通过Apache Airflow提交任务

Apache Airflow是一个强大的工作流程自动化和调度工具，它允许开发者编排、计划和监控数据管道的执行。EMR Serverless Spark为处理大规模数据处理任务提供了一个无服务器计算环境。本文为您介绍如何通过Apache Airflow实现自动化地向EMR Serverless Spark提交任务，以实现作业调度和执行的自动化，帮助您更有效地管理数据处理任务。

问题描述Dataphin执行Spark脚本任务，报错“org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found: ...”。解决方案Dataphin的Spark脚本任务，不会对用户的代码进行翻译；需要在任务中直接使用计算源项目名称...

《Spark与Hadoop大数据分析》——2.2　Apache Spark概述

2.2　Apache Spark概述 Hadoop和MR已有10年历史，已经被证明是高性能处理海量数据的最佳解决方案。然而，MR在迭代计算中性能不足，在这种情况下，多个MR作业之间的输出必须被写入 HDFS。在单个MR作业中，它的性能不足则是因为MR框架存在的一些缺点所致。 让我们来看看计算趋势的发展历史，以便了解计算的格局在过去20年中的变化。 这个趋势是当网络成本更低时（1990年代）对UR....

《Spark与Hadoop大数据分析》——2.1　Apache Hadoop概述

2.1　Apache Hadoop概述 Apache Hadoop 是一个软件框架，可以在具有数千个节点和 PB 级数据的大型集群上进行分布式处理。Apache Hadoop 集群可以使用故障率一般较高的低价通用硬件来构建。Hadoop 的设计能够在没有用户干预的情况下优雅地处理这些故障。此外，Hadoop 采用了让计算贴近数据（move computation to the data）的方法，....

《Spark与Hadoop大数据分析》一一2.1　Apache Hadoop概述

本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第2章，第2.1节,作者：文卡特·安卡姆（Venkat Ankam） 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.1　Apache Hadoop概述 Apache Hadoop 是一个软件框架，可以在具有数千个节点和 PB 级数据的大型集群上进行分布式处理。Apache Hadoop 集群可以使用故障率一般较高的....