DataWorks产品使用合集之如何开发ODPS Spark任务

简介: DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。

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?


参考回答:

现在也是加载不出来么 是hive还是maxcompute呢 然后看下在右上角 小扳手 是否有对应的数据源


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/659131



问题二:dataworks的售价 售前相关事项 ?


dataworks的售价 售前相关事项 ?


参考回答:

售价可以参考一下这部分

https://help.aliyun.com/zh/dataworks/product-overview/billing-overview?spm=a2c4g.11186623.0.0.13d63f7dOrJxnA


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/659128



问题三:DataWorks如何可以通过一次调用可以获得这个实时任务的所有的任务ID呢?


DataWorks如何可以通过一次调用可以获得这个实时任务的所有的任务ID呢?


参考回答:

看了一下 目前应该没有对应的api https://help.aliyun.com/zh/dataworks/developer-reference/api?spm=a2c4g.11186623.0.i1#concept-2568666:~:text=3%E7%BA%A7-,%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E6%88%90,-API%E5%90%8D%E7%A7%B0

这个试试 https://help.aliyun.com/zh/dataworks/developer-reference/api-dataworks-public-2020-05-18-listfiles?spm=a2c4g.11186623.0.i3 文件类型填实时


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/659127



问题四:DataWorks中mc 跑任务太慢了 还用的是mr , 怎么换到spark 呢?


DataWorks中mc 跑任务太慢了 还用的是mr , 怎么换到spark 呢?


参考回答:

参考

https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/create-an-odps-spark-node?spm=a2c4g.11186623.0.i2 


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/659126



问题五:DataWorks想找能直接在sql中获取到当前任务传输的数量怎么办?


DataWorks想找能直接在sql中获取到当前任务传输的数量,然后就可以在离线任务中的postSql参数中回写统计数据?


参考回答:

目前没有到 只能看下api处理是否可以满足需求


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/659125

相关实践学习
基于Hologres轻量实时的高性能OLAP分析
本教程基于GitHub Archive公开数据集,通过DataWorks将GitHub中的项⽬、行为等20多种事件类型数据实时采集至Hologres进行分析,同时使用DataV内置模板,快速搭建实时可视化数据大屏,从开发者、项⽬、编程语⾔等多个维度了解GitHub实时数据变化情况。
相关文章
|
11月前
|
数据采集 运维 DataWorks
DataWorks 千万级任务调度与全链路集成开发治理赋能智能驾驶技术突破
智能驾驶数据预处理面临数据孤岛、任务爆炸与开发运维一体化三大挑战。DataWorks提供一站式的解决方案,支持千万级任务调度、多源数据集成及全链路数据开发,助力智能驾驶模型数据处理与模型训练高效落地。
|
12月前
|
人工智能 分布式计算 大数据
大数据≠大样本:基于Spark的特征降维实战(提升10倍训练效率)
本文探讨了大数据场景下降维的核心问题与解决方案,重点分析了“维度灾难”对模型性能的影响及特征冗余的陷阱。通过数学证明与实际案例,揭示高维空间中样本稀疏性问题,并提出基于Spark的分布式降维技术选型与优化策略。文章详细展示了PCA在亿级用户画像中的应用,包括数据准备、核心实现与效果评估,同时深入探讨了协方差矩阵计算与特征值分解的并行优化方法。此外,还介绍了动态维度调整、非线性特征处理及降维与其他AI技术的协同效应,为生产环境提供了最佳实践指南。最终总结出降维的本质与工程实践原则,展望未来发展方向。
632 0
|
存储 分布式计算 Hadoop
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
724 79
|
数据采集 SQL 人工智能
长文详解|DataWorks Data+AI一体化开发实战图谱
DataWorks是一站式智能大数据开发治理平台,内置阿里巴巴15年大数据建设方法论,深度适配阿里云MaxCompute、EMR、Hologres、Flink、PAI 等数十种大数据和AI计算服务,为数仓、数据湖、OpenLake湖仓一体数据架构提供智能化ETL开发、数据分析与主动式数据资产治理服务,助力“Data+AI”全生命周期的数据管理。
3012 5
|
SQL 分布式计算 资源调度
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
如何根据Hive SQL/Spark SQL的任务优先级指定YARN资源队列
494 4
|
分布式计算 监控 Java
|
分布式计算 Spark
【赵渝强老师】Spark RDD的依赖关系和任务阶段
Spark RDD之间的依赖关系分为窄依赖和宽依赖。窄依赖指父RDD的每个分区最多被一个子RDD分区使用,如map、filter操作;宽依赖则指父RDD的每个分区被多个子RDD分区使用,如分组和某些join操作。窄依赖任务可在同一阶段完成,而宽依赖因Shuffle的存在需划分不同阶段执行。借助Spark Web Console可查看任务的DAG图及阶段划分。
763 15
|
分布式计算 大数据 Apache
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
【10月更文挑战第26天】在当今这个数据爆炸的时代,能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统,ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而,为了充分利用ClickHouse的优势,将其与现有的大数据处理框架(如Apache Spark和Apache Flink)进行集成变得尤为重要。本文将从我个人的角度出发,探讨如何通过这些技术的结合,实现对大规模数据的实时处理和分析。
1208 2
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战

相关产品

  • 大数据开发治理平台 DataWorks