spark云原生大数据计算服务 MaxCompute 的相关内容

阿里云文档 2025-07-04

通过RootPolicy访问OSS-HDFS

OSS-HDFS服务支持RootPolicy。通过RootPolicy，您可以为OSS-HDFS服务设置自定义前缀。此功能使得Serverless Spark能够在无需修改原有访问hdfs://前缀的任务的情况下，直接操作OSS-HDFS上的数据。

阿里云文档 2025-07-04

管理自定义配置文件

自定义配置文件功能支持根据特定需求创建个性化配置，灵活控制任务执行环境。支持多种文件格式（如XML和JSON），确保配置的安全性和一致性，并可直接应用于各类任务（如批处理、会话等）。

阿里云文档 2025-07-04

管理Spark配置模板

Spark配置模板用于定义全局默认配置，支持创建、编辑和管理任务运行所需的参数。通过集中维护 Spark 配置信息，确保任务执行的一致性和灵活性，同时支持动态更新以满足多样化业务需求。

阿里云文档 2025-07-02

绑定AnalyticDB for Spark计算资源

若您要使用DataWorks进行AnalyticDB for Spark任务的开发、管理，需先将您的云原生数据仓库AnalyticDB for MySQL集群绑定为DataWorks的AnalyticDB for Spark计算资源。绑定完成后，可在DataWorks中使用该计算资源进行数据开发操作。

阿里云文档 2025-07-02

Serverless Spark计算资源

若您要使用DataWorks进行EMR Serverless Spark任务的开发、管理，需先将您的EMR Serverless Spark工作空间绑定为DataWorks的Serverless Spark计算资源。绑定完成后，可在DataWorks中使用该计算资源进行数据开发操作。

文章 2025-03-17 来自：开发者社区

从“笨重大象”到“敏捷火花”：Hadoop与Spark的大数据技术进化之路

从“笨重大象”到“敏捷火花”：Hadoop与Spark的大数据技术进化之路说起大数据技术，Hadoop和Spark可以说是这个领域的两座里程碑。Hadoop曾是大数据的开山之作，而Spark则带领我们迈入了一个高效、灵活的大数据处理新时代。那么，它们的演变过程到底有何深意？背后技术上的取舍和选择，又意味着什么&...

问答 2024-12-17 来自：开发者社区

使用开源spark-datasource-v3.1写maxcompute丢失数据问题

当我使用https://github.com/aliyun/aliyun-maxcompute-data-collectors/tree/master/spark-datasource-v3.1 中开源的spark连接器往maxcompute写数据时有较大概率丢失数据，任务为批处理任务，但是任务不会报任何错误，且正常commiting以及commited，请问有什么方法可以解决该问题吗？

文章 2024-11-06 来自：开发者社区

数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用

数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用在大数据时代，数据湖技术以其灵活性和成本效益成为了企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术中的两个核心组件，它们在大数据处理中的协同作用至关重要。本文将探讨Hadoop与Spark的最佳实践，以及如何在实际应用中发挥它们的协同效应。 Hadoop...

文章 2024-11-05 来自：开发者社区

数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用

随着大数据技术的不断发展，数据湖作为一种集中式存储和处理海量数据的架构，越来越受到企业的青睐。Hadoop和Spark作为数据湖技术的两大核心组件，在大数据处理中发挥着不可替代的作用。本文将通过最佳实践的形式，详细探讨Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用，并提供具体的示例代码。 Hadoop，作为一个...

文章 2024-11-04 来自：开发者社区

Spark快速上手：揭秘大数据处理的高效秘密，让你轻松应对海量数据

大数据处理框架 Spark 是目前最受欢迎的分布式计算平台之一，它以其高效的数据处理能力和易用性而著称。本文将通过技术综述的形式，详细介绍 Spark 的基本概念、安装配置、编程模型以及实际应用中的示例代码，帮助读者快速上手 Spark，掌握大数据处理的核心技能。首先，了解 Spark 的基本概念是使用它的前提。Spark ...