使用Spark Operator运行Spark作业
Apache Spark是一种专门用于大规模数据处理的计算引擎,广泛应用于数据分析和机器学习等场景。Spark Operator提供了一种在Kubernetes集群中自动化部署Spark作业和管理其生命周期的能力。本文介绍如何在ACK集群中使用Spark Operator运行Spark作业,帮助数据工程师快速高效地运行和管理大数据处理作业。
使用ECI运行Spark作业
在Kubernetes集群中使用ECI来运行Spark作业具有弹性伸缩、自动化部署、高可用性等优势,可以提高Spark作业的运行效率和稳定性。本文介绍如何在ACK Serverless集群中安装Spark Operator,使用ECI来运行Spark作业。
在DataWorks中使用Spark Distribution SQL Engine开发Spark SQL作业
若您需要在DataWorks中开发Spark SQL作业,可以通过注册CDH集群的方式,将AnalyticDB for MySQL的Spark Distribution SQL Engine服务注册为一种支持SQL的执行引擎,从而满足您在DataWorks中使用Spark Distribution SQL Engine开发Spark SQL作业的业务需求。
通过Spark SQL Engine开发Spark SQL作业
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通过Docker镜像启动Jupyter交互式环境并提交Spark作业
AnalyticDB MySQL Spark支持使用Docker镜像快速启动Jupyter交互式开发环境,帮助您使用本地Jupyter Lab连接AnalyticDB MySQL Spark,从而利用AnalyticDB MySQL的弹性资源进行交互测试和计算。
阿里云E-MapReduce Spark SQL 作业配置
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