Spark on MaxCompute作業可通過Local模式、Cluster模式執行,此外,您也可在DataWorks中運行Spark on MaxCompute離線作業(Cluster模式),以便與其它類型執行節點整合和調度。本文為您介紹如何通過DataWorks實現Spark on MaxCompute作業的配置與調度。 前提條件 已建立ODPS Spark節點,詳情請參見建立並管理MaxCompute節點。 使用限制...
在DataWorks中,您可通过ODPS Spark节点实现Spark on MaxCompute任务的调度运行,以及与其他作业的集成操作。 Spark on MaxCompute支持使用Java、Scala和Python语言进行开发,并通过Local、Cluster模式运行任务,在DataWorks中运行Spark on MaxCompute离线作业时采用Cluster模式执行。更多关于Spark on MaxCompute运行模式的介绍,详情请...
在DataWorks中,您可通过ODPS Spark节点实现Spark on MaxCompute任务的调度运行,以及与其他作业的集成操作。 Spark on MaxCompute支持使用Java、Scala和Python语言进行开发,并通过Local、Cluster模式运行任务,在DataWorks中运行Spark on MaxCompute离线作业时采用Cluster模式执行。更多关于Spark on MaxCompute运行模式的介绍,详情请...
packagecom.sgcc.test;importorg.apache.spark.sql.SparkSession;importorg.apache.spark.sql.Row;importorg.apache.spark.sql.Dataset;publicclassSparkTest {publicstaticvoidmain(String[] args) {//参数 表名String TableName = args[0];//参数 分区String bizdate = args[1]; SparkSession spark=SparkSession ...
当ODPS Spark节点选择Spark3.x版本时,若提交节点报错,请提交工单联系技术支持人员升级独享调度资源组的版本。 背景信息 Spark on MaxCompute是MaxCompute提供的兼容开源Spark的计算服务。它在统一的计算资源和数据集权限体系基础上,提供Spark计算框架,支持您以熟悉的开发使用方式提交运行Spark作业,满足更丰富的数据处理分析需...
1. 理解Spark与ODPS的集成方式 Spark与ODPS的集成通常通过spark-maxcompute-connector(或称为spark-on-maxcompute)来实现。这个连接器允许Spark直接读取和写入ODPS表。 2. 准备Spark环境以及ODPS的访问凭证 确保你已经安装了Spark,并且配置了必要的ODPS访问凭证(如AccessKeyId、AccessKeySecret、Project、Endpoint等)。 3. ...
set("spark.default.parallelism", "100"): 在这里,我们设置默认的并行度为100,即增加Task的个数。 步骤3:提交Spark作业 在编写完毕后,我们需要将Spark作业提交到ODPS。以下是提交命令: odpscmd-e"your Spark submit command here" 1. 代码解释: 在此命令中,您需要替换your Spark submit command here为实际的Sp...
这个时间可能会因为以下几个因素而不同：DataWorks中ODPS Spark任务等待时间是指在启动和运行任务之间等待...
ODPS Spark 基础架构 在ODPS中,用户可以使用SQL-like语句对数据进行操作,同时也可以利用Spark进行更复杂的计算。ODPS提供了一个统一的平台,使得用户可以在同一个地方处理数据,无论是通过SQL还是通过Spark。 我们可以通过如下的ER图展示ODPS中的数据关系: DATAstringidstringnamestringtypeUSERstringuserIdstringuserNameowns...
您也可以打开相应的业务流程，右键单击MaxCompute，选择新建 > ODPS Spark。在新建节点对话框中，输入节点...