dolphinschedler 安装部署完成 UI界面正常登录创建项目正常dolphinschedler 点击删除、或者修改保存确定的时候没有任何反应。dolphinschedler3.1.8 - 3.2.0 版本都试过 zookeeper是3.8.4 jdk是1.8.141 mysql jar是 mysql-connector-java-8.0.33

活动信息【活动主题】：昇思MindSpore：AI 领域的创新力量与跨平台之路【报名链接】：https://developer.huawei.com/home/activity/60b58a1735f24db681a1641429a6932c【直播时间】：2024/10/21 19:00-20:30【直播嘉宾】：华为开发者布道师、郑州轻工业大学梅科尔工作室核心成员陈新杰【直播链接】：待定【直播简介】：深度探索昇思 MindSpore 在 AI 领域的精彩应用，剖析技术精髓，通过医疗创新案例展示实际应用与技术突破，涵盖问题识别到解决方案全过程，重点介绍算法关键步骤，还简述 PyTorch 到 MindSpore 框架转换技巧，为开发者提供跨平台开发指南。【直播福利】：福利一：互动有礼1.礼品列表：定制开发者布道师Polo杉，抽华为定制充电宝2.拟定互动口令，便于官网直播间发口令“华为开发者布道师”抽 华为精美礼品福利二：有奖提问1.礼品列表：定制开发者布道师保温杯福利三：连续打卡1.后续会上线一系列的开发者布道师线上直播活动，连续参加活动并签到的开发者，会获得连续签到激励，奖品多多，敬请期待！

 1. 借助大数据技术搭建分析模型 大数据技术的发展使得数据抓取、数据采集、数据爬取变得更加容易和高效。在数据分析和挖掘过程中，我们需要借助这些技术来获取大量的原始数据。接下来，我们将介绍如何选择合适的大数据分析和机器学习算法，构建分析模型。  1.1 数据收集 数据收集是整个数据分析过程中的第一步。我们需要从不同的数据源中抓取、采集和爬取数据。这可能包括网站、数据库、API等。数据收集的质量和数量直接影响到后续分析和挖掘的效果。  1.2 数据清洗 在数据收集完成后，我们需要对数据进行清洗，以去除重复、错误和无关的数据。数据清洗是数据处理过程中非常重要的一环，它关系到最终分析结果的准确性和可靠性。  1.3 数据整合 经过数据清洗后，我们需要对数据进行整合，将不同来源的数据进行统一和整理。这一步骤的目的是为了方便后续的数据分析工作。  2. 模型搭建 在完成数据收集和整理后，我们开始选择合适的大数据分析和机器学习算法，构建分析模型。常用的算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。  2.1 选择算法 选择合适的算法是构建分析模型的关键。我们需要根据实际问题和数据特点来选择最合适的算法。例如，对于分类问题，我们可以选择决策树、神经网络等算法；对于回归问题，我们可以选择支持向量机、线性回归等算法。  2.2 模型训练 选择好算法后，我们需要利用数据对模型进行训练。这一过程中，我们需要不断调整模型的参数，以达到最佳的性能。  2.3 模型评估 模型训练完成后，我们需要对模型进行评估，以检验模型的准确性和泛化能力。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。  3. 模型优化 在模型评估的过程中，我们可能会发现模型存在一些问题，如过拟合、欠拟合等。针对这些问题，我们可以采用一些方法对模型进行优化，如正则化、交叉验证、特征选择等。  数据抓取、数据采集、数据爬取、数据分析与数据挖掘是一个复杂的过程，需要我们借助大数据技术和机器学习算法来完成。通过对数据的收集、清洗、整合，我们可以选择合适的算法构建分析模型，并通过优化模型来解决实际问题。 

问题：FI Kafka主题监控指标数据存储在哪里？需求：需要获取数据做外部系统主题流量监控

深度数据包检测 (DPI) 技术是一种能够深入分析和控制网络流量的技术，其检测粒度达到应用层，可以识别和控制各种应用协议，如HTTP、FTP、DNS等。DPI技术广泛应用于网络安全、网络优化、业务运营等领域，能够帮助企业提高网络性能、保障网络安全、提升用户体验。 DPI技术的工作原理是对网络流量进行深入的分析和控制。当网络流量经过DPI设备时，设备会对流量进行深度分析，识别出流量的应用协议，然后根据预设的策略对流量进行控制，如允许、限制或阻断等。  例如，在网络安全方面，通过对网络流量进行深度分析，DPI可以实时检测和防范各种网络攻击，如DDoS攻击、网络钓鱼等。在网络优化方面，DPI可以识别和控制各种应用层协议，有效优化网络资源，提高网络性能。   DPI技术的应用对于企业和个人都有着重要的意义。对于企业来说，DPI技术可以帮助他们提高网络性能、保障网络安全、提升用户体验，从而提高企业的运营效率和竞争力。对于个人来说，DPI技术可以保护他们的网络安全，避免网络攻击和网络钓鱼等安全威胁，提高他们的网络使用体验。  DPI技术还可以用于构建用户画像。在当今这个信息爆炸的时代，品牌了解自己的用户变得越来越重要。用户画像中包含了用户的年龄、性别、地域、社交关系、兴趣偏好、触媒习惯、行为特征、消费习惯等信息，可以帮助品牌深入了解目标用户群体，洞察用户真正的动机和行为。这对于品牌来说，具有重要的营销和产品设计意义。  

在当今这个信息爆炸的时代，品牌了解自己的用户变得越来越重要。用户画像中包含了用户的年龄、性别、地域、社交关系、兴趣偏好、触媒习惯、行为特征、消费习惯等信息，可以帮助品牌深入了解目标用户群体，洞察用户真正的动机和行为。 构建用户画像的原理和机制主要基于对用户行为数据的收集、分析和建模。通过数据收集工具，如网站分析工具、社交媒体监控工具等，收集用户的行为数据。然后，对这些数据进行深入分析，包括用户的人口统计学特征、兴趣爱好、行为习惯等。基于这些分析结果，建立用户画像模型，从而实现对用户的全面理解和精准刻画。例如，某电商企业通过收集用户的购物行为数据，分析用户的年龄、性别、地域、购物偏好等信息，建立了用户画像。基于这些用户画像，该企业可以进行精准的商品推荐，从而提高用户的购物体验和满意度，提高商品的销售转化率。构建用户画像在营销、产品设计、客户服务等方面都具有重要的应用价值。通过用户画像，品牌可以深入了解目标用户，制定更有效的营销策略，设计更符合用户需求的产品，提供更有针对性的客户服务。用户画像还可以帮助企业进行用户行为预测，从而提前布局，抢占市场先机。构建用户画像对于提升品牌竞争力，实现业务增长具有重要的意义。

通过Java连接HetuEngine（Password Fabric模式）要通过Java连接HetuEngine并使用Password Fabric模式进行认证，您需要遵循以下步骤：添加依赖：确保您的项目中包含了HetuEngine的JDBC驱动依赖。配置连接字符串：设置JDBC连接字符串，包括服务发现模式（对于Password Fabric模式，通常是serviceDiscoveryMode=hsbroker）和其他必要的参数。设置用户名和密码：在连接属性中设置您的HetuEngine用户名和密码。加载驱动：在代码中通过Class.forName()方法加载HetuEngine的JDBC驱动类。建立连接：使用DriverManager.getConnection()方法根据配置的连接字符串和属性建立数据库连接。执行SQL语句：一旦连接建立，就可以创建Statement或PreparedStatement对象来执行SQL语句。处理结果集：执行SQL语句后，处理返回的ResultSet对象以获取查询结果。关闭资源：在操作完成后，关闭ResultSet、Statement和Connection对象释放资源。以下是一个简化的Java代码示例，展示了如何连接HetuEngine并执行SQL语句：import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.PreparedStatement;import java.sql.ResultSet;import java.sql.SQLException;import java.util.Properties;public class HetuEngineConnection { public static void main(String[] args) { // 配置连接属性 Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("user", "your_username"); // 替换为您的HetuEngine用户名 properties.setProperty("password", "your_password"); // 替换为您的HetuEngine密码 properties.setProperty("serviceDiscoveryMode", "hsbroker"); // 加载HetuEngine JDBC驱动 try { Class.forName("io.trino.jdbc.TrinoDriver"); } catch (ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(); return; } // 建立连接 String url = "jdbc:trino://host1:port1,host2:port2,.../catalog/schema"; // 替换为您的HetuEngine连接信息 try (Connection connection = DriverManager.getConnection(url, properties)) { // 创建并执行SQL语句 String sql = "SELECT * FROM your_table"; // 替换为您要执行的SQL语句 try (PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql)) { try (ResultSet resultSet = statement.executeQuery()) { // 处理查询结果 while (resultSet.next()) { // 处理每一行数据 } } } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } }}请确保将上述代码中的占位符（如your_username、your_password、host1:port1等）替换为您的实际HetuEngine连接信息。在实际应用中，您可能需要根据您的具体环境和安全要求进行调整。

这次培训E级培训的感觉：1.讲师能力：非常专业，不论是从整体感觉还是细节讲解，都受益匪浅，无可挑剔。2.课件内容：从顶层架构到底层技术细节，都图文并茂，易于理解，并且配有专门的案例，学员们理论中不理解的问题，通过案例讲解后茅塞顿开。3.推进方式：时间观念非常强，进度准确到分钟级别；讨论环节，学员们扩散的问题，讲师都能精准找到问题的根因并且解答。4.环境感知：培训的整体氛围非常轻松，后台的两位老师也非常给力，有实验上的问题都能快速应答。

尊敬的客户：很荣幸在此通知您，数据仓库专业级开发者认证（HCCDE - GaussDB(DWS)）预计将于2024年9月20日正式对外发布。为帮助您更好的了解HCCDE - GaussDB(DWS)认证相关内容，现进行预发布通知，请您关注。1 什么是HCCDE – GaussDB(DWS)认证？    数据仓库专业级开发者认证（HCCDE - GaussDB(DWS)）是华为云重磅推出的首个专业级开发者认证，也是华为云首个完整、明确定义数据仓库人才所需知识及技能的专业级认证。    HCCDE – GaussDB(DWS)认证作为华为云数据仓库领域最高等级的技能认证，由华为云学堂和华为云数据仓库GaussDB(DWS)产品部多位顶级专家精心设计、开发而成，保证了认证内容的权威性和可靠性。该认证主要面向数据仓库、数据库领域的应用架构师、系统架构师、资深工程师等对数据仓库有学习认证需求的相关岗位人员。获得HCCDE – GaussDB(DWS)认证证书能够展示自己在数据仓库领域的专业知识和技能，提升职场竞争力。HCCDE – GaussDB(DWS)认证对于数据仓库领域的专业人士来说，也是一个提升自己技能和展示专业能力的绝佳机会。通过该认证，您将获得华为云官方的能力认可，证明您在数据仓库及大数据方向具备了以下能力：全面掌握数据仓库领域相关的知识，深入理解GaussDB(DWS)的核心架构原理和关键技术原理。具备根据业务场景需要，利用GaussDB(DWS)进行架构设计和业务设计的能力。具备分析GaussDB(DWS)疑难性能问题、进行深度SQL优化、深度性能调优的能力。掌握导入导出方法，可以根据业务需要灵活选择不同数据源的最佳数据访问方案。具备根据业务安全要求进行安全设计的能力。具备根据业务实际需求设计合理的高可用方案，以及根据业务需要和业务高可用要求制定合理的备份和容灾策略的能力。2 为什么选择HCCDE – GaussDB(DWS)？华为云数据仓库GaussDB(DWS)，历经13年的技术磨砺，已成为国产数据仓库中的佼佼者，作为中国唯一获得数仓类CC安全认证的产品，在国有大行和股份制银行中的部署比例达到60.1%，是中国金融数仓市场本地部署第一名。GaussDB(DWS)在金融、泛政府、电信、能源、交通、医疗、物流、电商等领域，帮助1700+大客户实现规模商用。数字化时代，各行业对使用数据仓库的需求日益增长，华为云数据仓库GaussDB(DWS)前景广阔，对于相关人才的需求也极为旺盛。3 HCCDE – GaussDB(DWS)认证内容介绍HCCDE – GaussDB(DWS)认证课程将涵盖以下关键知识领域：GaussDB(DWS)核心架构理念：理解GaussDB(DWS)的整体架构和设计原则，包括分布式架构、数据模型、查询处理等方面的技术内容。GaussDB(DWS)对象设计理念：理解如何合理利用GaussDB(DWS)设计和使用对象，以及如何根据不同的业务场景进行有效的业务对象设计。GaussDB(DWS)性能管理：对GaussDB(DWS)进行性能监控和管理，包括如何定位和解决性能问题，以及如何进行性能优化。GaussDB(DWS)数据访问：基于GaussDB(DWS)进行数据的导入、加工、导出和查询，以及如何使用相关的工具和技术。GaussDB(DWS)安全管理及集群安全配置：理解 GaussDB(DWS)的安全机制和策略，包括如何进行安全管理和集群安全配置。GaussDB(DWS)资源管控：在GaussDB(DWS)中进行资源管理和控制，以及如何根据业务需求进行资源分配和调度。GaussDB(DWS)高可靠及高可用原理与方案设计：掌握GaussDB(DWS)的高可靠性和高可用性的设计原则和方法，包括如何设计和应用相关的解决方案。GaussDB(DWS)监控运维原理与方案设计：在GaussDB(DWS)中进行监控和运维，以及如何设计和实施相关的监控和运维方案。4 如何更好地准备认证？为了准备HCCDE – GaussDB(DWS)认证学习与考试，我们建议你具备以下几点条件：首先，你需要拥有多年的数据仓库/数据库领域的工作经验，或者对数据仓库/数据库有较为清晰的认识。这将帮助你更好的理解考试内容，并在实际应用中运用所学知识。其次，你需要拥有HCCDP – GaussDB(DWS)认证证书，或者具备与HCCDP – GaussDB(DWS)同等的能力。这意味着你需要熟悉数据仓库、数据库的基本原理和概念，熟练掌握基本的对象设计方法，熟练掌握SQL写法和规范，以及了解GaussDB(DWS)常用系统表、系统视图及常用的问题处理方法。在开始认证学习之前，我们建议你通过阅读产品文档和参与开发者社区来增进对GaussDB(DWS)的认知。这将帮助你更好地了解GaussDB(DWS)的功能和特性，为认证考试做好准备。产品文档链接：cid:link_1开发者学习平台链接：cid:link_05 考试和认证流程介绍6 结语随着大数据时代的来临，数据成为企业的核心资产。数据仓库技术因此变得至关重要，掌握相关技能对职业发展具有重要的意义。华为云开发者认证推出的HCCDE–GaussDB(DWS)专业级认证，提升个人能力并帮助企业优化数据利用，增强竞争力。加入HCCDE–GaussDB(DWS)专业级认证，共同迎接数据驱动的未来。

数据仓库专业级开发者认证HCCDE – GaussDB(DWS)考试大纲认证项目数据仓库专业级开发者认证HCCDE – GaussDB(DWS)考试名称数据仓库专业级开发者认证-理论考试数据仓库专业级开发者认证-实验考试考试语言中文试题类型判断题、单选题、多选题操作题考试时长90min480min通过分数/总分60/10070/100认证介绍  该认证面向数据仓库、数据库领域的应用架构师、系统架构师、资深工程师、高级数据库管理员、资深业务分析师，对GaussDB(DWS)架构原理进行了深度技术解读，结合实际业务场景需求对数仓业务设计、性能调优、数据访问、安全设计、高可用设计、监控运维等进行了全面详细的讲解，并结合实验为学员提供实践指导。  获得该认证可有效证明您具备以下能力：全面掌握数据仓库领域相关的知识，深入理解GaussDB(DWS)的核心架构原理和关键技术原理；具备根据业务场景需要，利用GaussDB(DWS)进行架构设计和业务设计的能力；具备分析GaussDB(DWS)疑难性能问题、进行深度SQL优化、深度性能调优的能力；掌握导入导出方法，能够根据业务需要灵活选择不同数据源的最佳数据访问方案；具备根据业务安全要求进行安全设计的能力；具备根据业务实际需求设计合理的高可用方案，以及根据业务需要和业务高可用要求制定合理的备份和容灾策略的能力；具备根据业务需求制定合适的业务监控方案，进行业务运维的能力。考试内容数据仓库专业级开发者认证（HCCDE – GaussDB(DWS)）考试包含华为云数仓GaussDB(DWS)核心架构、对象设计、性能管理、数据访问、安全管理及集群安全配置、资源管控、高可靠及高可用原理与方案设计、监控运维原理与方案设计等内容。理论考试知识点占比内容占比GaussDB(DWS)核心架构24.2%GaussDB(DWS)对象设计9.4%GaussDB(DWS)性能管理12.6%GaussDB(DWS)数据访问8.8%GaussDB(DWS)安全管理7.2%GaussDB(DWS)资源管控16.6%GaussDB(DWS)高可靠7%GaussDB(DWS)高可用6.6%GaussDB(DWS)监控运维7.6%理论考试知识点GaussDB(DWS)核心架构了解GaussDB(DWS)关键技术指标；了解GaussDB(DWS)支持的云形态以及解决方案；了解GaussDB(DWS)优化器的逻辑优化、物理优化；了解分布式执行框架及其工作原理；了解如何查看分布式执行计划，理解查询计划的含义；掌握分布式优化器在计划生成上的处理以及相关关键技术的扩展；掌握优化器的关键特性：查询重写、Analyze、Cost估算、倾斜优化、内存/SMP自适应的原理和使用方法；掌握行数估算、算子代价、路径搜索的原理与应用；掌握执行器的组成和功能；掌握执行器的核心算子：控制算子、扫描算子、物化算子、连接算子的概念及相关原理；掌握存储引擎的基本概念；掌握行存表、列存表的基本概念和组织结构；掌握事务的实现原理；掌握事务的特性以及相应的实现方法；掌握事务的可见性判断规则；掌握分布式事务和单机事务的区别，以及分布式事务的实现方式；掌握锁机制，理解死锁和分布式死锁的机制；掌握vacuum和autovacuum回收机制；掌握分布式通信原理和基本流程；掌握pooler连接池的实现和查看pooler视图的方法；掌握stream线程池的目的和实现；掌握如何使用通信相关视图判断查询的状态。GaussDB(DWS)对象设计了解数据库兼容模式差异，掌握兼容模式的选型方法；了解分区的优点及分区剪枝的原理；了解冷热表的原理及适用场景； 掌握创建数据库的重要参数属性及注意事项；掌握表设计原理及设计思路，能够根据实际业务场景进行选型；掌握存储模型、分布方式、分布列的优缺点及适用场景；掌握数据倾斜的检测和消除方法；掌握动态分区的原理及适用方法；掌握不同索引的基本原理与优劣，能够针对具体的应用场景选择索引；掌握视图依赖的查询方法，掌握视图解耦与自动重建方法；掌握函数下推属性相关知识，能够进行存储过程性能调优。GaussDB(DWS)性能管理理解业务完整的执行流程；掌握性能管理的基本原则；掌握单点性能问题的处理手段；掌握系统性能问题的处理手段。GaussDB(DWS)数据访问熟悉外表分布式并行架构；熟悉互联互通的使用流程以及使用场景；熟悉多种数据源的导入，包括gds、kafka等；熟悉GaussDB(DWS)提供的标准接口；熟悉常见的能够对接GaussDB(DWS)的第三方工具；掌握OBS、HDFS外表的创建及使用场景；掌握GDS、COPY的创建及使用场景；掌握数据对接的原理、流程和方法。GaussDB(DWS)安全管理了解SSL基本原理，可以按需进行GaussDB(DWS)的SSL传输加密配置；了解GaussDB(DWS)各类加密函数能力，可以根据业务需要使用合适的加密函数；掌握GaussDB(DWS)的账户安全策略；掌握GaussDB(DWS)行级访问控制能力，具备根据业务场景设计访问控制策略的能力；具备使用透明加密技术设计满足客户需求的安全场景的能力；具备利用数据脱敏技术在保证用户数据安全的基础上使用敏感数据的能力；具备根据客户诉求设计相应的权限管理体系的能力。GaussDB(DWS)资源管控理解资源管理工作原理与能力，掌握配置和应用方法；理解异常规则基本原理和能力，掌握查询过滤器的使用场景；理解并掌握query_band多维负载识别能力及使用方法；掌握资源池/用户/作业等多维度资源监控能力并熟练应用；掌握用户/Schema空间管控基本原理与能力及使用方法；掌握文件级空间统计原理与能力，掌握应用场景与方法；掌握数据库只读应用场景和使用方法；掌握逻辑集群基本实现原理和使用场景，逻辑集群能力和操作约束。根据应用场景和客户需求，设计资源管理方案。GaussDB(DWS)高可靠掌握GaussDB(DWS)周边相关硬件的原理，针对相关的故障能够做出诊断；掌握GaussDB(DWS)相关组件的HA原理，能够在集群故障无法自愈的情况下，快速定位原因并恢复集群；掌握CN_Retry以及ELB的原理，具备为用户构建业务级的全链路HA的能力。GaussDB(DWS)高可用掌握备份恢复的基本流程、一致性原理、关键参数，具备为用户构建备份方案的能力；掌握容灾的原理，流程，约束，RTO/RPO的计算方式，具备根据原理设计容灾方案的能力。GaussDB(DWS)监控运维了解GaussDB(DWS)提供的基本监控系统；了解监控系统中常用的监控工具；了解告警系统的功能和具体配置方法；掌握在线升级和升级回退的实现原理、约束和注意事项；掌握弹性伸缩的种类、原理和使用场景；具备根据业务需要制定业务监控方案的能力；具备根据在线升级和弹性伸缩的规格对数据库进行运维的能力。实验考试知识点考核目标掌握GaussDB(DWS)的对象设计原则和性能调优流程，能够识别各类性能问题并正确处理，能够对SQL语句进行改写优化；能够基于GaussDB(DWS)进行数据加工处理；能够对GaussDB(DWS)进行日常运维；具备根据业务场景进行GaussDB(DWS)相关业务方案设计的能力。GaussDB(DWS)核心架构具备以下技能：处理锁冲突问题识别算子性能瓶颈点GaussDB(DWS)对象设计具备以下技能：建库建表创建动态分区表进行冷热数据管理根据业务场景选择合适的表分布方式GaussDB(DWS)性能管理具备以下技能：查看SQL执行计划识别SQL作业来源、并发、执行时长等信息创建及管理资源池定位多种性能问题进行SQL级调优进行系统级调优GaussDB(DWS)数据访问具备以下技能：区分多种数据源的使用场景进行数据的导入导出GaussDB(DWS)安全管理具备以下技能：对用户进行权限的赋予和回收根据业务场景设计合适的权限管理方案GaussDB(DWS)资源管控具备以下技能：进行内存管控及CPU管控进行空间管控处理资源排队问题正确利用视图定位资源使用问题设计资源管理方案本文提到的考试内容仅为考生提供一个通用的考试指引，本文未提到的其他相关内容在考试中也有可能出现。推荐培训华为云数据仓库专业级认证培训

SparkSQLSpark SQL与Spark Core的关系Spark SQL凌驾于Spark Core之上，它依赖于Spark Core提供的执行引擎来完成计算任务。在开发过程中，使用DataFrame API编写的应用程序会先被Spark SQL处理。Spark SQL会解析用户的查询，生成逻辑执行计划，并通过Catalyst优化器进行优化。优化后的逻辑执行计划会被转换为物理执行计划，并最终交付给Spark Core进行执行。因此，Spark SQL可以看作是一个优化引擎，它负责将用户的高级查询转换为高效的可执行计划。而Spark Core则是执行这些计划的底层引擎，它提供了分布式计算的核心功能，确保任务能够在集群中高效地执行。代码例子import org.apache.spark.sql.SparkSession object SparkSQLExample { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession，这是SparkSQL的入口点 val spark = SparkSession.builder() .appName("SparkSQLExample") .master("local[*]") .getOrCreate() // 读取数据源到DataFrame val df = spark.read.format("csv") .option("header", "true") .load("path/to/your/csv/file.csv") // 使用SQL查询DataFrame df.createOrReplaceTempView("myTable") val resultDF = spark.sql("SELECT * FROM myTable WHERE column1 > 10") // 显示查询结果 resultDF.show() // 停止SparkSession spark.stop() } }相关概念介绍DataFrame：是SparkSQL中的一个分布式数据集，它提供了一个强类型、领域特定的方式去描述结构化数据。DataFrame可以看作是一个二维表格，有行和列，并且每列都有名称和类型。DataFrame支持丰富的函数式操作（如map、flatMap、filter等）以及SQL操作。RDD (Resilient Distributed Dataset)：是Spark中最基础的数据结构，表示一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD提供了低级别的API，用于操作分布式数据。DataFrame和DataSet都是基于RDD构建的，但它们提供了更高层次、更类型安全的API。SparkContext：是Spark应用程序的入口点，它连接了Spark集群，允许你创建RDD、广播变量等。在Spark 2.x及以后的版本中，建议使用SparkSession代替SparkContext，因为SparkSession封装了SparkContext的功能，并增加了对SparkSQL和DataFrame的支持。SparkSession：是Spark 2.0引入的新概念，是Spark应用程序的单一入口点，用来初始化SparkContext的功能，并提供了一个统一的方式来加载DataFrame和DataSet。SparkSession内部封装了SparkContext，并提供了对SQLContext和HiveContext的访问。SparkSQL的执行流程解析SQL：用户提交的SQL语句首先被解析成一个逻辑计划（Logical Plan）。优化逻辑计划：SparkSQL的查询优化器会尝试对逻辑计划进行优化，以提高查询性能。生成物理计划：优化后的逻辑计划被转换为物理计划（Physical Plan），这是一个可以直接在集群上执行的计划。执行物理计划：物理计划被发送到集群的节点上执行，并返回结果。SparkSQL的优势统一的数据处理接口：SparkSQL提供了SQL、DataFrame和DataSet等多种方式来处理数据，使得用户可以根据需要选择最适合的接口。性能优化：SparkSQL使用Catalyst优化器对查询进行优化，可以自动执行一些常见的优化策略，如谓词下推、列式裁剪等。支持多种数据源：SparkSQL支持多种数据源，如Parquet、JSON、Hive等，用户可以方便地读取和写入各种格式的数据。与Spark生态系统的集成：SparkSQL是Spark生态系统的一部分，可以与其他Spark组件（如Spark Streaming、MLlib等）无缝集成，实现一站式的大数据处理。语言支持Spark支持的主要开发语言：Scala：Scala是Spark的首选编程语言，因为Spark本身是用Scala编写的。Scala与Spark的结合非常紧密，API设计与Spark高度契合，使得Scala在Spark中具有天然的优势。Java：Java也是一种常见的编程语言，可用于编写Spark应用程序。Spark提供了Java API，允许开发人员使用Java编写Spark应用程序。Python：Spark提供了Python API，使Python开发人员能够使用Python编写Spark应用程序。Python在数据分析和机器学习领域非常流行，因此Python API使得Python用户能够轻松地与Spark集成。R：Spark还支持R编程语言，因为它提供了R API。这使得R用户可以在Spark中进行大规模数据分析和处理。SQL：Spark提供了Spark SQL，允许用户使用SQL查询结构化数据。这对于数据库管理员和SQL开发人员来说是一种自然的方式来处理数据。除此之外，在 Apache Spark 3.4 中，Spark Connect 引入了解耦的客户端-服务器 ,同时也有对其他语言的支持如：apache/spark-connect-go

概述spark是一个大数据处理框架，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年开源。它使用Scala语言进行实现，是一种基于内存的快速、通用的大数据分析、处理引擎。Spark提供了大量的库，包括Spark SQL用于结构化数据处理，MLlib用于机器学习，GraphX用于图处理，以及Spark Streaming用于实时数据流处理。Spark的主要特点包括： 速度快：Spark基于内存计算，相较于Hadoop的MapReduce模型，其处理速度可以快上数十倍。易用性：Spark支持使用多种编程语言，包括Scala、Java、Python和R，使得开发者可以更加灵活地选择自己熟悉的编程语言。通用性：Spark提供了全面的大数据处理功能，包括批处理、交互式查询、实时流处理、机器学习和图计算。兼容性：Spark可以运行在Hadoop集群上，并且可以访问包括HDFS、Cassandra、HBase、Hive等在内的各种数据源。与Hadoop区别与选择    Spark基于内存进行计算，因此其性能通常比Hadoop更高。Spark可以将中间处理结果数据存储到内存中，从而大大提高了数据处理的速度。然而，这也带来了一个问题，即Spark对内存的需求较大，可能会导致内存溢出的情况。为了解决这个问题，可以增加硬件资源，或者使用缓存和检查点等技术，将内存中的内容部分放入到磁盘中，虽然这可能会稍微降低性能。适合复杂业务快速处理。    Hadoop的内存使用则相对较为传统。在Hadoop中，可以通过配置Mapper的内存大小来进行内存管理。合理的内存设置可以提高作业的执行效率和稳定性。然而，由于Hadoop主要基于磁盘进行计算，因此在处理大规模数据时，其性能可能会受到一定的限制。适合一次性任务批处理。    Spark和Hadoop适用于不同的场景，更像其MapReduce的角色。MapReduce更稳定，Spark通常可以达到MapReduce的几十倍速度。    实际工作中，Spark和Hadoop深度结合一起使用。Spark支持on yarn同时源端目标端都可以使用HDFS。核心模块Spark Core：这是Spark最基本与最核心的功能模块，为其他Spark功能模块提供了核心层的支撑。它包含了Spark的基本运行时框架，提供了任务调度、内存管理、错误恢复等基本功能。Spark SQL：这个模块用于处理结构化数据，并提供了用于查询结构化数据的组件。用户可以使用SQL或Hive来查询数据，同时Spark SQL还支持ANSI SQL（即标准的结构化查询语言），并且可以在运行时自适配执行计划。Spark MLlib：这是Spark提供的一个机器学习算法库，不仅提供了模型评估、数据导入等额外的功能，还提供了一些更底层的机器学习原语。Spark Streaming：这个模块是Spark平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的处理数据流的API，支持从多个数据源实时读取数据，并可以通过微批处理方式进行数据处理。Spark GraphX：这是Spark面向图计算提供的框架与算法库，提供了图处理的API和算法，支持大规模图数据的处理。RDDSpark任务在执行时，会读取输入数据加载到内存中，转换为RDD。RDD（Resillient Distributed Dataset 弹性分布式数据集）是Spark的核心抽象。特点：    弹性：RDD数据默认情况下被存放在内存中，资源不足时会写入磁盘    分布式：RDD是抽象的元素集合，会被存放在不同的集群节点上并行执行    容错性:RDD是高可用的，因为节点故障导致分区数据丢失会通过自己的数据来源重新计算分区数据运行模式Standalone模式：Standalone模式是Spark自带的一种集群部署方式，它允许用户在集群中独立地运行Spark应用程序，而无需依赖其他资源管理器。在Standalone模式下，Spark集群由一个Master节点和多个Worker节点组成。Master节点负责接收客户端提交的作业，并分配任务给Worker节点执行。Worker节点负责执行任务，并将结果返回给Master节点。Standalone模式的优点在于它简单易用，无需额外的配置和管理，适合开发人员快速测试代码。此外，由于Standalone模式是Spark自带的，因此与其他系统（如Hadoop）的集成度较低，可以减少依赖和复杂性。然而，Standalone模式通常只适用于小规模或中等规模的集群，对于大型集群可能需要考虑其他更高级的资源管理器。Spark on YARN模式：Spark on YARN模式是将Spark应用程序部署在Hadoop YARN集群上运行的一种方式。YARN是Hadoop的一个资源管理器，它负责集群资源的分配和管理。在Spark on YARN模式下，Spark应用程序作为YARN的一个应用程序运行，并通过YARN的调度器来获取集群资源。Spark on YARN模式有两种运行模式：Cluster模式和Client模式。在Cluster模式下，Driver进程在YARN的ApplicationMaster中运行，并与ResourceManager进行通信以获取资源。在Client模式下，Driver进程在提交任务的客户端机器上运行，并与ResourceManager进行通信以获取资源。Spark on YARN模式的优点在于它可以充分利用YARN的资源管理和调度能力，更好地管理和分配集群资源。此外，由于YARN是Hadoop的组件之一，因此Spark on YARN模式可以更好地与Hadoop生态系统中的其他组件（如HDFS、Hive等）进行集成，实际工作中一般都会用这种模式。调度系统5 个主要步骤：将 DAG 拆分为不同的运行阶段 Stages；创建分布式任务 Tasks 和任务组 TaskSet；获取集群内可用硬件资源情况；按照调度规则决定优先调度哪些任务 / 组；依序将分布式任务分发到执行器 Executor；Spark 调度系统的核心职责是：先将用户构建的 DAG 转化为分布式任务，结合分布式集群资源的可用性，基于调度规则依序把分布式任务分发到执行器 Executors；Spark 调度系统的核心原则是：尽可能地让数据呆在原地、保持不动，同时尽可能地把承载计算任务的代码分发到离数据最近的地方（Executors 或计算节点），从而最大限度地降低分布式系统中的网络开销。算子在Spark中，算子（Operators）是用于执行数据处理和计算的重要组件。它们主要分为两大类：Transformation（转换算子）和Action（执行算子）。Transformation（转换算子）：Transformation是Spark中的一类算子，它们将一个RDD（弹性分布式数据集）转换成另一个RDD。Transformation操作是延迟执行的，也就是说，当执行一个Transformation操作时，并不会立即计算结果，而是会生成一个新的RDD，这个新的RDD记录了如何从前一个RDD中计算得出。只有当遇到Action操作时，Spark才会真正开始计算整个作业链（从最初的RDD到最终的RDD）。Transformation算子有很多，比如：map：将RDD中的每个元素通过指定的函数进行转换，并返回一个新的RDD。filter：根据指定的条件过滤RDD中的元素，并返回一个新的RDD。flatMap：将RDD中的每个元素通过指定的函数进行转换，并将结果展平成一个新的RDD。union：将两个RDD合并成一个新的RDD。join：根据指定的key将两个RDD进行连接，并返回一个新的RDD。Action（执行算子）：Action是Spark中的另一类算子，它们会触发Spark提交作业（Job），并将数据输出到Spark系统外部或返回一个值给Driver程序。与Transformation不同，Action操作会立即触发计算。Action算子也有很多，比如：reduce：对RDD中的所有元素进行聚合操作，并返回一个最终的结果。collect：将RDD中的所有元素收集到一个数组中，并返回给Driver程序。count：返回RDD中的元素个数。saveAsTextFile：将RDD中的数据保存到文本文件中。saveAsParquetFile：将RDD中的数据保存为Parquet格式的文件。需要注意的是，Transformation和Action是Spark RDD API中的核心概念，它们共同构成了Spark数据处理和计算的基石。合理利用Spark的lazy特性即只有遇到action算子才会触发执行操作，避免产生过多的中间结果。

中奖结果公示感谢各位小伙伴参与本次活动，欢迎关注华为云DTSE Tech Talk 技术直播更多活动~本次活动获奖名单如下：请@Sakura、 于7月8日前在此问卷中反馈您的中奖邮寄信息~直播简介【直播主题】智能优化揭秘 - GaussDB数据库查询重写的自动挖掘与生成【直播时间】2024年6月26日 16:30-18:00【直播专家】王肇国 上海交通大学软件学院副院长Ethan 华为云数据库 DTSE技术布道师【直播简介】在数据库世界里，查询重写是提升性能的关键环节。现有系统依赖人工发现重写规则，过程缓慢且费时。而WeTune的诞生，彻底改变了这一现状！WeTune是一种革命性工具，能自动发现新重写规则，通过枚举和验证等效查询计划，大幅优化查询性能。加入我们的直播，共同探索数据库查询优化的前沿技术，见证性能提升的神奇瞬间！活动介绍【互动方式】直播前您可以在本帖留下您疑惑的问题，专家会在直播时为您解答。直播后您可以继续在本帖留言，与专家互动交流。我们会在全部活动结束后对参与互动的用户进行评选。【活动时间】即日起—2024年6月27日【奖励说明】评奖规则：活动1：直播期间在直播间提出与直播内容相关的问题，对专家评选为优质问题的开发者进行奖励。奖品：华为云定制T恤活动2：在本帖提出与直播内容相关的问题，由专家在所有互动贴中选出最优问题贴的开发者进行奖励。奖品：华为云定制Polo衫​更多直播活动直播互动有礼：官网直播间发口令“华为云 DTSE”抽华为云定制雨伞等好礼。​【注意事项】1、所有参与活动的问题，如发现为复用他人内容或直播间中重复内容，则取消获奖资格。2、为保证您顺利领取活动奖品，请您在活动公示奖项后2个工作日内私信提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为自动放弃奖励。3、活动奖项公示时间截止2024年6月29日，如未反馈邮寄信息视为弃奖。本次活动奖品将于奖项公示后30个工作日内统一发出，请您耐心等待。4、活动期间同类子活动每个ID（同一姓名/电话/收货地址）只能获奖一次，若重复则中奖资格顺延至下一位合格开发者，仅一次顺延。5、如活动奖品出现没有库存的情况，华为云工作人员将会替换等价值的奖品，获奖者不同意此规则视为放弃奖品。6、其他事宜请参考【华为云社区常规活动规则】。

profile    这是sqoop 路径这是测试sqoop是否安装成功所返回的

性能调优是应用迁移或开发过程中的关键步骤，同时也在整个项目实施过程中占据很大的份量，在很多实施步骤中都需要进行考虑。主要介绍数据库级别的性能调优思路和总体策略，助力GaussDB DWS使用者深谙调优精髓，更好地完成应用实施过程中的各项调优任务。 GaussDB处理的操作类型https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02104147168146295005-1-1.htmlGaussDB(DWS)性能调优https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0277147168588691003-1-1.htmlGaussDB(DWS)性能调优系列实战篇https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02109147168854691008-1-1.htmlGaussDB(DWS)性能调优系列实战篇之十八般武艺https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0274147169085248005-1-1.htmlGaussDB(DWS)执行算子介绍https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02109147169299951009-1-1.htmlGaussDB(DWS)之EXPLAIN用法介绍https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02127147169513665006-1-1.htmlGaussDB(DWS)性能调优系列之query执行流程https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02104147173806654006-1-1.htmlGaussDB(DWS)性能调优系列之CBO模型https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0274147174087244007-1-1.htmlGaussDB(DWS)性能调优系列之如何生成统计信息https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0207147174219702008-1-1.htmlGaussDB(DWS)性能调优系列之什么时候收集统计信息https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0277147174333643005-1-1.htmlGaussDB(DWS)性能调优系列基础篇之衍化至繁之分布式计划详解https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02104147175009699007-1-1.htmlGaussDB(DWS)性能调优系列实战篇之SQL识别https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02109147175614711011-1-1.htmlGaussDB(DWS)性能调优系列实战篇之表定义https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0296147175801701007-1-1.htmlGaussDB(DWS)之数据分布方式设计https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0296147176521895008-1-1.htmlGaussDB(DWS)之SQL改写https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0277147176883052006-1-1.html