[帮助文档] 如何通过ServerlessSpark访问OSS数据源_云原生数据湖分析
本文介绍如何通过Serverless Spark访问OSS数据源。您需要先配置访问OSS的权限，然后可以使用SQL的方式或者提交代码包（Python或者Jar包）的方式访问OSS。
大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（Spark，Flink与Hudi整合）
一、概述Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals），简称Hudi，是一个流式数据湖平台，支持对海量数据快速更新，内置表格式，支持事务的存储层、 一系列表服务、数据服务(开箱即用的摄取工具)以及完善的运维监控工具，它可以以极低的延迟将数据快...
AnalyticDB MySQL — Spark 助力在OSS上构建低成本数据湖
【先打一波小广告】阿里云AnalyticDB MySQL升级为湖仓一体架构，支持高吞吐离线处理和高性能在线分析，可无缝替换CDH/TDH/Databricks/Presto/Spark/Hive等。1.目前湖仓版开放了线上训练营，参加实验免费赢耳机/充电宝/卫衣等好礼，报名链接：https://de...
深度干货｜谈谈阿里云AnalyticDB Spark如何构建低成本数据湖分析
文/李少锋阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是基于湖仓一体架构打造的实时湖仓。本文将分享AnalyticDB MySQL Spark助力构建低成本数据湖分析的最佳实践。全文目录：AnalyticDB MySQL介绍AnalyticDB MySQL Serverless ...
AnalyticDB MySQL Spark 助力在OSS上构建低成本数据湖
前言随着互联网的发展，数据量的爆炸式增长已经成为明显趋势。在这种情况下，企业、政府等各种机构都面临着如何存储，管理和分析庞大的数据量的问题。阿里云对象存储OSS（Object Storage Service）是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。OSS对象存储采用...
大数据技术解析：Hadoop、Spark、Flink和数据湖的对比
随着数字化时代的到来，数据已经成为企业和组织的重要资产之一。为了更好地处理、分析和挖掘海量数据，大数据技术逐渐崭露头角。在本文中，我们将深入探讨大数据处理领域中的一些关键技术，包括 Hadoop、Spark、Flink 和数据湖，分析它们的优势、劣势以及适用场景。 Hadoop Hadoop 是一个...
[帮助文档] 使用PythonSDK操作数据湖分析的Spark作业
本文将演示如何使用Python SDK提交一个计算π的任务，查看任务的状态和日志，超时终止任务， 以及查看虚拟集群的历史状态。
[帮助文档] 如何通过RAM子账号访问其他账号的OSS资源并提交Spark作业_云原生数据湖分析
本文主要介绍RAM子账号如何访问其他账号的OSS资源并提交Spark作业。
使用Apache Spark和Apache Hudi构建分析数据湖
1. 引入大多数现代数据湖都是基于某种分布式文件系统（DFS），如HDFS或基于云的存储，如AWS S3构建的。遵循的基本原则之一是文件的“一次写入多次读取”访问模型。这对于处理海量数据非常有用，如数百GB到TB的数据。但是在构建分析数据湖时，更新数据并不罕见。根据不同场景，这些更新频率可能是每小时...
[帮助文档] 如何使用DMS来编排调度Spark任务
DLA Serverless Spark目前支持DataWorks和DMS编排调度任务，同时也提供自定义SDK和Spark-Submit工具包供用户自定义编排调度。本文将介绍如何使用DMS来编排调度Spark任务。
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
