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set("spark.redis.host", "192.168.4.199") .set("spark.redis.port", "6379") .set("spark.redis.auth", "******") .set("spark
的每个元素进行处理。当是fields时,会将该map或array类型的字段值直接作为一个redis中的一个value。 而当是array或者map时,会将array中的每个值作为redis中的一个value,会将map中该字段的value作为redis中的value。array-
访问CloudTable集群,填写ZK连接地址(内网)。 访问MRS集群,填写ZK所在节点IP与ZK对外端口,格式为:"ZK_IP1:ZK_PORT1,ZK_IP2:ZK_PORT2"。 说明: 访问MRS集群,只支持创建增强型跨源连接并且需要配置主机信息,管理控制台操作请参考《数
调用说明 数据湖探索提供了REST(Representational State Transfer)风格API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见构造请求。 DLI API中除特殊说明外,通常为同步操作,即响应消息中的“is_success”为请求是否执行成功。 若AP
从控制台获取项目ID 调用API获取项目ID 项目ID可以通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”,其中{Endpoint}为IAM的终端节点,可以从地区和终端节点获取。 响应示例如
量与CSS表的Schema字段数量不匹配时,系统将报错。 类型不一致时不一定报错,例如插入int类型数据,但CSS中Schema保存的是文本类型,int类型会被转换成文本类型。 不建议对同一张表并发插入数据,因为有一定概率发生并发冲突,导致插入失败。 示例 查询表“user”中的数据插入表“test”中。
schema。 当以这种格式写入(序列化)记录时,Avro schema 是从 table schema 中推断出来的,并会用来检索要与数据一起编码的 schema id。我们会在配置的 Confluent Schema Registry 中配置的 subject 下,检索 schema
Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 作为 source,upsert-kafka 连接器生产changelog流,其中每条数据记录代表一个更新或删除事件。更准确地说,数据记录中的
ka消息写入(表示对应 key 的消息被删除)。Flink将根据主键列的值对数据进行分区,从而保证主键上的消息有序,因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。 前提条件 确保已创建Kafka集群。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上,因此要与Kafka集群建立增强型跨源
jdbc连接地址,格式为:jdbc:postgresql://${ip}:${port}/${dbName} 。DWS数据库版本为8.1.0以后的版本时,格式为:jdbc:gaussdb://${ip}:${port}/${dbName}。 connector.table 是 操作的表名
插入的数据不能为null;插入的数据相同,会覆盖原数据;插入的数据只有value值不同,也会覆盖原数据。 不支持INSERT OVERWRITE语法。 不建议对同一张表并发插入数据,因为有一定概率发生并发冲突,导致插入失败。 时间戳格式只支持yyyy-MM-dd hh:mm:ss。 示例 1 INSERT INTO
节点,标记每个 salve 节点的 id 都必须是唯一的。 所以当连接器加入 MySQL 集群作为另一个 slave 节点(并且具有唯一 id 的情况下),它就可以读取 binlog。 默认情况下,连接器会在 5400 和 6400 之间生成一个随机数,但是我们建议用户明确指定 Server
在创建SQL作业前需购买队列,使用DLI的队列资源时,按照队列CU时进行计费。 如购买按需计费的队列,在使用队列资源时,按照队列CU时进行计费。 以小时为单位进行结算。不足一小时按一小时计费,小时数按整点计算。队列CU时按需计费的计算费用=单价*CU数*小时数。 VPC VPC丰富的功能帮助您灵活管理云上网络,包括创
DLI支持的SDK分为SDK V3和DLI服务自行开发的SDK。 (推荐)DLI SDK V3:是根据定义API的YAML文件统一自动生成,其接口参数与服务的API一致。 具体操作请参考SDK V3版本开发指南。 DLI SDK(服务自研):是DLI服务自行开发的SDK,本手册介绍DLI
的每个元素进行处理。当是fields时,会将该map或array类型的字段值直接作为一个redis中的一个value。 而当是array或者map时,会将array中的每个值作为redis中的一个value,会将map中该字段的value作为redis中的value。array-
将使用DWS表的信息。如果select子句中选择的字段数量和类型与DWS表的Schema信息不匹配时,系统将报错。 不建议对同一张表并发插入数据,因为有一定概率发生并发冲突,导致插入失败。 示例 查询表“user”中的数据插入表“test”中。 1 2 3 4 5 6 INSERT
gatk。 { "paths": [ "https://xkftest.obs.xxx.com/txr_test/jars/spark-sdv-app.jar", "https://xkftest.obs.xxx.com/txr_test/jars/wordcount"
的请求,12M以上的请求请使用Token认证。 AK(Access Key ID):访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符;访问密钥ID和私有访问密钥一起使用,对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key):与访问密钥ID结合使用的密钥,对请求进行加密签名,可标识发送方,并防止请求被修改。
如果插入的(rowkey, 列族, 列)已存在,则执行插入操作时,会覆盖hbase中相同的(rowkey, 列族, 列)。 不建议对同一张表并发插入数据,因为有一定概率发生并发冲突,导致插入失败。 不支持INSERT OVERWRITE语法。 示例 查询表“user”中的数据插入表“test”中。
将使用RDS表的信息。如果select子句中选择的字段数量和类型与RDS表的Schema信息不匹配时,系统将报错。 不建议对同一张表并发插入数据,因为有一定概率发生并发冲突,导致插入失败。 示例 查询表“user”中的数据插入表“test”中。 1 2 3 4 5 6 INSERT