SQL 2003,0学习成本,使用习惯保持一致 极致性能 DLI采用分布式内存计算模型,轻松处理海量数据 解决痛点 数据量日益增多,复杂查询关系型数据库查不出来 数据分库分表存在多个关系型数据库中,无法做全量分析 不想因为分析业务影响在线业务 搭配使用 云数据迁移 CDM 电商行业
社交语聊房解决方案 社交语聊房解决方案 支持花式玩法,覆盖多种文娱场景,社交“零距离”,共享音频交流新时代。 支持花式玩法,覆盖多种文娱场景,社交“零距离”,共享音频交流新时代。 立即申请 满足多种场景 满足多种场景 1v1语音 语聊房 在线 KTV 在线相亲 在线电台 语音社交应用,实现
两行代码,1分钟跑通 Demo [解决方案] SparkRTC社交语聊房解决方案 新品 [最新动态] 实时音视频 SparkRTC各特性版本的功能发布和对应的文档动态 [解决方案] SparkRTC社交语聊房解决方案 新品 [最新动态] 实时音视频 SparkRTC各特性版本的功能发布和对应的文档动态
MapReduce服务 MRS 入门 提供Hudi、Doris、Spark、HBase、Flink、Clickhouse、Hadoop等开源大数据组件,支持湖仓一体、灵活的弹性控制能力 提供Hudi、Doris、Spark、HBase、Flink、Clickhouse、Hadoop等
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Flink和Spark API 实时流计算服务(Cloud Stream Service, 简称CS)提供实时处理流式大数据的全栈能力, 简单易用, 即时执行Stream SQL或自定义作业。无需关心计算集群, 无需学习编程技能。完全兼容Apache Flink和Spark API
可以避免 join 的使用,降低应用开发的复杂性,灵活的 schema 支持,方便快速开发迭代 轻松应对数据峰值压力 基于分片构建的集群支持 TB 级的数据需求 推荐配置 通用型 8vCPUs 32GB | 集群 | SSD云盘 200GB | 分片数*2 搭配使用 弹性负载均衡 ELB
数据集成节点规格 - 规格名称: cdm.medium vCPUs内存: 4核 8GB 基准/最大带宽: 0.4/1.5Gbps 作业并发数: 8 规格名称: cdm.medium vCPUs/内存: 4核 8GB 基准/最大带宽: 0.4/1.5Gbps 作业并发数: 8 规格名称:
Windows 下载 Windows 10及以上 (32或64位) Windows 7请使用V10.10.5版本 macOS 下载 macOS 10.12及以上 官网下载安装时需打开:安全偏好设置- 允许“App store和被认可的开发者” 什么是华为云会议? 华为云会议,结合企
内存保护系统是全球领先的内存安全产品,采用基于硬件虚拟化的内存保护技术,帮助企业实时防御并终止无文件攻击、0day 漏洞攻击和内存攻击等新型网络攻击。内存保护系统所采取的基于硬件虚拟化的内存保护技术、漏洞利用阻断技术、程序行为分析技术,是对现有的终端管理技术、终端杀毒技术的颠覆之
支持花式玩法,覆盖多种文娱场景,社交“零距离”,共享音频交流新时代。1V1语音:语音社交应用,实现 1v1 通话或者随机匹配语音聊天,寻找心仪的男神女神畅聊;语聊房:多人语音互动场景,观众可以自由上麦进行语音交流。推荐场景有语音直播、线上多人游戏,游戏开黑等;在线KTV:爱K歌的
数据。spark:spark是个开源的数据 分析集群计算框架,最初由加州大学伯克利分校AMPLab,建立于HDFS之上。spark与hadoop一样,用于构建大规模,延迟低的数据分析应用。spark采用Scala语言实现,使用Scala作为应用框架。spark采用基于内存的分布式
支持花式玩法,覆盖多种文娱场景,社交“零距离”,共享音频交流新时代。社交语聊房解决方案,支持花式玩法,覆盖多种文娱场景,社交“零距离”,共享音频交流新时代。一、1V1语音:语音社交应用,实现 1v1 通话或者随机匹配语音聊天,寻找心仪的男神女神畅聊二、语聊房:多人语音互动场景,观
学的基础工作方式,我们不承诺特定的关键词排名情况,而我们的目标是让你的网站从百度、谷歌的角度尽可能值得信赖,从而获得全面的排名优化。不仅是使用培训与5*8小时的技术保障,跟随关注用户网站的运营情况给予技术支持。 1.专注于开源CMS解决方案研发实施; 2.丰富的项目执行经验,从用户角度进行产品规划;
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署于云主机中,运行资源完全隔离,支持集群高可用。数据库节点规格 体验节点:4vCPU、8G内存、100G SSD数据盘、SQL接口下载带宽5M、SQL接口上传带宽100M以内 标 准 版:4vCPU、32G内存、200G SSD数据盘、SQL接口下载带宽5M、SQL接口上传带宽100M以内
S面向业务专家的产品定位让其学习成本很低,真正的实现让业务专家独立自主地的管理业务规则,将业务规则从系统代码层面中解耦,让业务策略的迭代和变更更高效、更敏捷。SMARTS提供四个核心模块,分别为决策管理、AI模型管理、实时决策度量以及低代码/零代码平台。其中决策管理模块支持用户基
过多种报表格式或仪表盘进行显示。 生产计划- 仓库和库存管理:使用各种成本核算模型管理库存,维护物料主数据,并采用多种计量单位和定价单位。- 仓位位置管理:高效管理多个仓库的库存(将每个仓库分成多个分区),设置分配规则,优化库存移动,并缩短拣货时间。- 收发货控制:记录收发货
倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储,使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spark提供一站式数据分析能力,包括小批量流式处理、离线批处理、SQL查询、数据挖掘等,用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力。 Spark的特点如下:
MapReduce服务_如何使用MapReduce服务_MRS集群客户端安装与使用 MapReduce服务_什么是Flume_如何使用Flume 什么是EIP_EIP有什么线路类型_如何访问EIP 什么是Spark_如何使用Spark_Spark的功能是什么 MapReduce服务_什么是HDFS_HDFS特性
Spark SQL作业的特点与功能 Spark SQL作业的特点与功能 数据湖探索DLI是完全兼容Apache Spark,也支持标准的Spark SQL作业,DLI在开源Spark基础上进行了大量的性能优化与服务化改造,不仅兼容Apache Spark生态和接口,性能较开源提升了2
如果是dynamic_used_memory较高,接近max_dynamic_memory,说明动态内存使用较多,下一步可以查询动态内存使用情况,执行以下SQL查询,根据具体占用内存较高的内存上下文处理: SELECT sum(totalsize)/1024/1024 as "totalsize
MySQL变更实例CPU和内存规格前提 约束限制 1.账户余额大于等于0元,才可变更规格。 2.当实例进行CPU/内存规格变更时,该实例不可被删除。 3.将独享型规格变更到通用型,可能会降低性能影响业务,请谨慎选择。 4.当实例进行CPU/内存规格变更时,不能对该实例做如下操作:重启数据库、扩容磁盘
华为云企业邮箱是否可以绑定其他域名注册服务商的域名? 可以。我们推荐您使用购买华为云域名,如您已经在其他产商购买域名,也能绑定和解析到华为云企业邮箱,进行使用。 已经使用其他厂商的企业邮箱,是否可以迁移到华为云企业邮箱? 可以。华为云企业邮箱具有邮件搬家功能,设置原邮件服务器地址和邮件协议即可开启邮箱迁移。
。 HDFS和Spark的关系 通常,Spark中计算的数据可以来自多个数据源,如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS,用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后,也可以将数据存储到HDFS。 分解来看,Spark分成控制端(Driver)和执行端(E
。具体使用方式详见《特性指南》中“设置密态等值查询 > 使用JDBC操作密态数据库”章节。 opengaussjdbc.jar:主类名为“com.huawei.opengauss.jdbc.Driver”,数据库连接的url前缀为“jdbc:opengauss”,推荐使用此驱动包
RDS for MySQL实例支持的加密函数? 不同RDS实例的CPU和内存是否共享? 主实例和只读实例之间可以设置数据同步方式吗? RDS是否支持主备实例变更为单机实例? 多台弹性云服务器是否可以使用同一个RDS数据库? 什么是可用区,如何选择可用区 云数据库 RDS for
使用spark设置driver内存
操作场景
Spark on YARN模式下,有Driver、ApplicationMaster、Executor三种进程。在任务调度和运行的过程中,Driver和Executor承担了很大的责任,而ApplicationMaster主要负责container的启停。
因而Driver和Executor的参数配置对spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。
操作步骤
- 配置Driver内存。
Driver负责任务的调度,和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多,任务平行度增大时,Driver内存都需要相应增大。
您可以根据实际任务数量的多少,为Driver设置一个合适的内存。
- 将“spark-defaults.conf”中的“spark.driver.memory”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_DRIVER_MEMORY”配置项设置为合适大小。
- 在使用spark-submit命令时,添加“--driver-memory MEM”参数设置内存。
- 配置Executor个数。
每个Executor每个核同时能跑一个task,所以增加了Executor的个数相当于增大了任务的并发度。在资源充足的情况下,可以相应增加Executor的个数,以提高运行效率。
- 将“spark-defaults.conf”中的“spark.executor.instance”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_EXECUTOR_INSTAN CES ”配置项设置为合适大小。您还可以设置动态资源调度功能进行优化。
- 在使用spark-submit命令时,添加“--num-executors NUM”参数设置Executor个数。
- 配置Executor核数。
每个Executor多个核同时能跑多个task,相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用Executor的内存,所以要在内存和核数之间做好平衡。
- 将“spark-defaults.conf”中的“spark.executor.cores”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_EXECUTOR_CORES”配置项设置为合适大小。
- 在使用spark-submit命令时,添加“--executor-cores NUM”参数设置核数。
- 配置Executor内存。
Executor的内存主要用于任务执行、通信等。当一个任务很大的时候,可能需要较多资源,因而内存也可以做相应的增加;当一个任务较小运行较快时,就可以增大并发度减少内存。
- 将“spark-defaults.conf”中的“spark.executor.memory”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_EXECUTOR_MEMORY”配置项设置为合适大小。
- 在使用spark-submit命令时,添加“--executor-memory MEM”参数设置内存。
示例
- 在执行spark wordcount计算中。1.6T数据,250个executor。
在默认参数下执行失败,出现Futures timed out和OOM错误。
因为数据量大,task数多,而wordcount每个task都比较小,完成速度快。当task数多时driver端相应的一些对象就变大了,而且每个task完成时executor和driver都要通信,这就会导致由于内存不足,进程之间通信断连等问题。
当把Driver的内存设置到4g时,应用成功跑完。
- 使用ThriftServer执行TPC-DS测试套,默认参数配置下也报了很多错误:Executor Lost等。而当配置Driver内存为30g,executor核数为2,executor个数为125,executor内存为6g时,所有任务才执行成功。
使用spark设置driver内存常见问题
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Spark提供一站式数据分析能力,包括小批量流式处理、离线批处理、SQL查询、数据挖掘等,用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力。
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Spark是一个开源的,并行数据处理框架,能够帮助用户简单的开发快速,统一的大数据应用,对数据进行,协处理,流式处理,交互式分析等等。Spark提供了一个快速的计算,写入,以及交互式查询的框架。相比于Hadoop,Spark拥有明显的性能优势。Spark使用in-memory的计算方式,通过这种方式来避免一个MapReduce工作流中的多个任务对同一个数据集进行计算时的IO瓶颈。
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介绍了使用API购买ECS过程中的一些常见问题及处理方法。例如:购买包周期ECS,删除包周期ECS,退订包周期ECS,可用公共镜像,续费,未付费,是否有资源,售罄等问题。
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DLI在开源Spark基础上进行了大量的性能优化与服务化改造,不仅兼容Apache Spark生态和接口,性能较开源提升了2.5倍,在小时级即可实现EB级数据查询分析。
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