阿里云文档 2025-08-22

绑定EMR计算资源

若您要使用DataWorks进行E-MapReduce(简称EMR)任务的开发、管理,需先将您的E-MapReduce集群绑定为DataWorks的EMR计算资源。绑定完成后,可在DataWorks中使用该计算资源进行数据同步和开发等操作。

阿里云文档 2025-08-22

绑定Serverless StarRocks计算资源

若您要使用DataWorks进行EMR Serverless StarRocks任务的开发、管理,需先将您的EMR Serverless StarRocks实例绑定为DataWorks的Serverless StarRocks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 2025-08-22

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。

阿里云文档 2025-08-22

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。

文章 2025-08-03 来自:开发者社区

大数据之路:阿里巴巴大数据实践——元数据与计算管理

元数据 元数据概述 核心定义:“描述数据的数据”——记录数据的结构、含义、血缘、生命周期等核心属性。 元数据分类 | 类型 | 描述 | 典型数据 | 平台工具 || :------------- | :----------------------- | :-----------------------...

阿里云文档 2025-07-10

绑定CDH计算资源

若您要使用DataWorks进行CDH(Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop,以下简称CDH)任务的开发、管理,需先将您的CDH集群绑定为DataWorks的CDH计算资源。绑定完成后,可在DataWorks中使用该计算资源进行数据同步和开发等操作。

文章 2024-11-25 来自:开发者社区

大数据散列分区计算哈希值

在大数据处理中,散列分区(Hash Partitioning)是一种常用的技术,用于将数据均匀分布到多个物理分区上,以便提高查询性能和负载均衡。通过计算数据项的哈希值,可以确定该数据项应该存储在哪一个分区中。下面是散列分区计算哈希值的基本过程: 1. 选择键值 首先需要选择一个或多个字段作为分区键&...

文章 2024-11-06 来自:开发者社区

ODPS MR节点跑graph连通分量计算代码报错java heap space如何解决

[step=1,vertices=88515603,edges=107261712,halted=0,messages=107261712,running=9,max_mem_workerid=2,max_mem=4065M]FAILED: ODPS-0730001: Java heap spacejava.lang.OutOfMe...

文章 2024-10-14 来自:开发者社区

大数据-106 Spark Graph X 计算学习 案例:1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户

点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!! 目前已经更新到了: Hadoop(已更完) HDFS(已更完) MapReduce(已更完) Hive(已更完) Flume(已更完) Sqoop(已更完) Zookeeper(已更完) HBase(已更完) Redis (已更完) Kafka(已更完) ...

大数据-106 Spark Graph X 计算学习 案例:1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户
文章 2024-10-14 来自:开发者社区

大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL

点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!! 目前已经更新到了: Hadoop(已更完) HDFS(已更完) MapReduce(已更完) Hive(已更完) Flume(已更完) Sqoop(已更完) Zookeeper(已更完) HBase(已更完) Redis (已更完) Kafka(已更完) ...

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