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如何在DLI中运行复杂PySpark程序
        数据湖探索（DLI）服务是一站式的流处理、批处理分析的Serverless融合处理分析服务，对于PySpark是原生支持的，那么在DLI中我们如何更好的运行复杂PySpark程序呢？        对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序我们通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Py...
EI企业智能 数据湖探索 DLI
作者小头像 Sephiroth 2020-11-29 12:38:56
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2020-11-29 12:38:56
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从部署和运维说说DLI（2）
DLI是支持多模引擎的Serverless大数据计算服务，免运维也是其作为Serverless云服务面向客户时的一个重要的特性。那么对于服务本身我们是如何实现整个服务的运维呢？今天我们来说说DLI是如何实现监控告警来提升整体运维能力，从而为客户更好的提供Serverless的DLI。上图是DLI服务的整体部署架构，作为Serverless服务其全面拥抱云原生技术，无论是对外提供任务管理的微服...
EI企业智能
作者小头像 Sephiroth 2020-07-09 19:10:52
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从虚拟化到容器化部署脚本整改的采坑记
DLI是Serverless大数据计算服务，其也全面拥抱云原生，因此容器化部署也就成了必然。在虚拟化部署下我们通常会使用root用户来执行部署过程的一些脚本，使用普通用户来运行程序，即使用su - runtime_user -c 'cmd'方式来运行。但在容器化部署里，容器默认进入用户即为运行程序的普通用户，也就直接执行命令启动即可。因此我们的整改也是简单的去除了su – runtime_u...
虚拟化 容器
作者小头像 Sephiroth 2020-06-16 20:44:52
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从部署和运维说说DLI（1）
DLI是支持多模引擎的Serverless大数据计算服务，其很好的实现了Serverless的特性： 1. 弱化了存储和计算之间的联系； 2. 代码的执行不再需要手动分配资源； 3. 按使用量计费。 那么如何才能更好的实现Serverless化的服务，同时又避免成为传统单体分布式的应用？微服务架构无疑是最优的选择。DL...
数据湖探索 DLI 运维
作者小头像 Sephiroth 2020-05-12 16:56:36
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2020-05-12 16:56:36
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