Dataphin功能Tips系列（48)-如何根据Hive SQL/Spark SQL的任务优先级指定YARN资源队列
一、场景 客户A需要对生产和开发环境的Hive SQL/Spark SQL根据任务优先级指定YARN资源队列，提高任务执行效率和资源利用率，在Dataphin上如何实现？ 二、解决方案及功能 Dataphin支持根据任务优先级指定YARN资源队列 ①【计算源-队列信息配置】配置资源队列，具体可以联系Hadoop的运维团队或者是从yarn-site.xml中获取资源...
Dataphin功能Tips系列（47）-支持通过Spark本地客户端提交Spark Batch任务
一、场景 原来的Spark Jar任务和PySpark任务提交，需要借助外部执行机器作为“跳板机”，这会产生以下问题： 单点故障风险，缺乏高可用性： 跳板机作为单一的连接点，一旦发生故障（如硬件故障、网络中断等），将导致整个Spark任务提交流程中断，无法实现高可用性。 资源分配集中，无法实现均衡负载： ...
【赵渝强老师】Spark RDD的依赖关系和任务阶段
Spark RDD彼此之间会存在一定的依赖关系。依赖关系有两种不同的类型：窄依赖和宽依赖。 窄依赖：如果父RDD的每一个分区最多只被一个子RDD的分区使用，这样的依赖关系就是窄依赖； 宽依赖：如果父RDD的每一个分区被多个子RDD的分区使用，这样的依赖关系就是宽依赖。 map、filter、union等操作都是典型的窄依赖操作，...
Spark任务OOM问题如何解决？
大家好，我是 V 哥。在实际的业务场景中，Spark任务出现OOM（Out of Memory） 问题通常是由于任务处理的数据量过大、资源分配不合理或者代码存在性能瓶颈等原因造成的。针对不同的业务场景和原因，可以从以下几个方面进行优化和解决。 一、业务场景及可能的OOM原因分析 数据量过大： 业务场景...
Linux环境下 java程序提交spark任务到Yarn报错
摘要 情况1：JSON解析异常情况2：java.lang.InstantiationException spark.sql.driver情况3 中kafka：java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/kafka/clients/producer/Callback情况4 idea启动报错：Conne...
Spark适合处理哪些任务？
Spark适合处理哪些任务？ Spark 适合处理多种类型的任务，包括大规模数据处理、实时数据分析、机器学习等。以下将详细探讨 Spark 适合处理的具体任务类型： 大规模数据处理数据清洗和转换：Spark 提供了强大的数据转换和操作功能，例如使用 Spark SQL 进行数据筛选、过滤和聚合，使用 Spark ...
Spark在供应链核算中应用问题之通过Spark UI进行任务优化如何解决
问题一：如何通过Spark UI进行任务优化？ 如何通过Spark UI进行任务优化？ 参考回答： 通过Spark UI可以查看任务的job/stage/task的可视化分析数据，包括执行过程、日志等，从而可以针对性地优化提升任务性能。 关于本问题的更多问答可点击原文查看： https://developer.aliyun.c...
DataWorks产品使用合集之如何开发ODPS Spark任务
问题一：DataWorks为什么这个用不了 怎么选择？ DataWorks为什么这个用不了 怎么选择？ ...
EMR Serverless Spark 实践教程 | 通过 Apache Airflow 使用 Livy Operator 提交任务
Apache Airflow 是一个强大的工作流程自动化和调度工具，它允许开发者编排、计划和监控数据管道的执行。EMR Serverless Spark 为处理大规模数据处理任务提供了一个无服务器计算环境。本文为您介绍如何通过 Apache Airflow 的 Livy Operator 实现自动化地向 EMR Serverless Spark 提交任务，以实现任务调度和执行的自动化，帮助您更有....
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