使用Spark Operator运行Spark作业
Apache Spark是一种专门用于大规模数据处理的计算引擎，广泛应用于数据分析和机器学习等场景。Spark Operator提供了一种在Kubernetes集群中自动化部署Spark作业和管理其生命周期的能力。本文介绍如何在ACK集群中使用Spark Operator运行Spark作业，帮助数据工程师快速高效地运行和管理大数据处理作业。
使用BestEffort实例运行Spark应用
阿里云容器计算服务 ACS（Container Compute Service）提供了Serverless形态的容器算力，对于大数据类型的计算任务，使用BestEffort算力质量的实例可以在满足其弹性算力需求的同时，降低任务的计算成本。本文主要为您介绍如何通过ACS提供的BestEffort实例运行Spark应用。
使用ECI弹性资源运行Spark作业
本文介绍如何在ACK集群中使用弹性容器实例ECI运行Spark作业。通过使用ECI弹性资源并配置合适的调度策略，您可以按需创建ECI Pod，并按资源使用量按需付费，从而有效减少资源闲置带来的成本浪费，进而更加经济高效地运行Spark作业。
使用ECI运行Spark作业
在Kubernetes集群中使用ECI来运行Spark作业具有弹性伸缩、自动化部署、高可用性等优势，可以提高Spark作业的运行效率和稳定性。本文介绍如何在ACK Serverless集群中安装Spark Operator，使用ECI来运行Spark作业。
如何新建SparkSQL类型的公共节点并运行_数据资源平台(DRP)
Spark SQL节点是离线节点，运行于Spark类型的云计算资源之上，可通过输入SQL语句处理Spark类型的数据源。本文介绍如何新建Spark SQL类型的公共节点并运行。
Spark的运行架构分析（二）之运行模式详解
在上一篇博客 spark的运行架构分析（一）中我们有谈到Spark的运行模式是多种多样的，那么在这篇博客中我们来具体谈谈Spark的运行模式 一：Spark On Local 此种模式下，我们只需要在安装Spark时不进行hadoop和Yarn的环境配置，只要将Spark包解压即可使用，运行时Spark目录下的bin目录执行bin/spark-sh...
Spark的运行架构分析（一）之架构概述
1：Spark的运行模式 2：Spark中的一些名词解释 3：Spark的运行基本流程 4：RDD的运行基本流程 一：Spark的运行模式 Spark的运行模式多种多样，灵活多变，部署在单机上时，既可以用本地模式运行，也可以用伪分布模式运行，而当以分布式集群的方式部署时，也有众多的运行模式可供选择，这取决于集群的...
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