阿里云文档 2024-11-25

管理Spark Thrift Server会话

Spark Thrift Server是Apache Spark提供的一种服务,支持通过JDBC或ODBC连接并执行SQL查询,从而便捷地将Spark环境与现有的商业智能(BI)工具、数据可视化工具及其他数据分析工具集成。本文主要为您介绍如何创建并连接Spark Thrift Server。

阿里云文档 2024-11-22

运行环境管理

Notebook当前已默认安装matplotlib、numpy和pandas。如果您需要使用其他第三方库,可以创建运行环境。

阿里云文档 2024-11-13

DataWorks中EMR Serverless Spark版本的用户画像分析的加工数据阶段

本文为您介绍如何用Spark SQL创建外部用户信息表ods_user_info_d_spark以及日志信息表ods_raw_log_d_spark访问存储在私有OSS中的用户与日志数据,通过DataWorks的EMR Spark SQL节点进行加工得到目标用户画像数据,阅读本文后,您可以了解如何通过Spark SQL来计算和分析已同步的数据,完成数仓简单数据加工场景。

阿里云文档 2024-11-07

全面降价

为秉承普惠开发者的宗旨,并结合产品对引擎能力的持续优化,EMR Serverless Spark按量付费商品预计于2024年11月12日10:00(UTC+8)起全面降价,以将引擎能力优化所带来的红利回馈给客户。

阿里云文档 2024-08-27

Serverless Spark功能发布记录(2024年8月20日)

本文为您介绍2024年8月20日发布的EMR Serverless Spark的重大功能变更。

文章 2024-04-29 来自:开发者社区

MaxCompute操作报错合集之大数据计算的MaxCompute Spark引擎无法读取到表,是什么原因

问题一:请问大数据计算MaxCompute spark引擎为什么读不到maxcompute上面的表呢? 请问大数据计算MaxCompute spark引擎为什么读不到maxcompute上面的表呢?是我漏配置了什么参数么? ...

MaxCompute操作报错合集之大数据计算的MaxCompute Spark引擎无法读取到表,是什么原因
问答 2023-11-12 来自:开发者社区

请问大数据计算MaxCompute spark引擎为什么读不到maxcompute上面的表呢?

请问大数据计算MaxCompute spark引擎为什么读不到maxcompute上面的表呢?是我漏配置了什么参数么?

文章 2023-09-17 来自:开发者社区

大数据Spark分布式SQL引擎

1 Spark SQL CLI回顾一下,如何使用Hive进行数据分析的,提供哪些方式交互分析???方式一:交互式命令行(CLI)1.bin/hive,编写SQL语句及DDL语句方式二:启动服务HiveServer2(Hive ThriftServer2)1.将Hive当做一个服务启动(类似MySQL数据库,启动一个服务),端口为100002.1)、交互式命令行,bin/beeline,CDH 版....

大数据Spark分布式SQL引擎
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

大数据和AI | 基于Spark的高性能向量化查询引擎

嘉宾:范文臣Databricks 开源组技术主管,Apache Spark Committer、PMC成员,Spark开源社区核心开发之一。 视频地址:https://developer.aliyun.com/live/245461正文:Databricks最新开发的一款基于Spark的高性能向量化查询引擎——Delta,是基于ApacheSpark 3.0构建、完全兼容Spark API,并且....

大数据和AI | 基于Spark的高性能向量化查询引擎
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

Hadoop大数据平台实战(04):Ubuntu 18.04实战安装Spark大数据引擎并统计字符

Spark是一个开源的高性能大数据分析引擎,在Hadoop生态系统中非常的重要组成部分,主要的作用就是分析处理大数据,Spark在大数据生态中的作用是替代之前的mapreduce引擎。Spark的性能测试表名将大数据分析处理的性能提高了100倍。Apache Spark使用最先进的DAG调度程序,查询优化器和物理执行引擎,实现批处理和流数据的高性能分析处理。Spark可以使用Java,Scala....

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MaxCompute(原ODPS)是一项面向分析的大数据计算服务,它以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务,消除传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制,最小化用户运维投入,使您经济并高效的分析处理海量数据。

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