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使用DLI Flink完成电商业务实时数据的分析处理。 配置DBeaver连接DLI进行数据查询和分析 介绍DBeaver连接DLI并提交SQL查询的操作步骤。 配置DBT连接DLI进行数据调度和分析 介绍使用DBT提交DLI作业的操作步骤。 配置YongHong BI连接DLI进行数据查询和分析
怎样查看弹性资源池和作业的资源使用情况？ 在大数据分析的日常工作中，合理分配和管理计算资源，可以提供良好的作业执行环境。 您可以根据作业的计算需求和数据规模分配资源、调整任务执行顺序，调度不同的弹性资源池或队列资源以适应不同的工作负载。待提交作业所需的CUs需小于等于弹性资源池的剩余可用CUs，才可以确保作业任务的正常执行。
在增强型跨源创建界面，配置具体的跨源连接参数。具体参考如下。 连接名称：设置具体的增强型跨源名称。本示例输入为：dli_css。 弹性资源池：选择步骤1：创建队列中已经创建的队列。 虚拟私有云：选择CSS的虚拟私有云。 子网：选择CSS的子网。 其他参数可以根据需要选择配置。 参数配置完成后，
返回x的以2为底的对数 select log2(4);-- 2.0 log10(x) → double 返回x的以10为底的对数 select log10(1000);-- 3.0 log(b, x) → double 返回x的以b为底的对数 select log(3,81); -- 4.0 mod(n
创建队列的用户。 create_time 否 Long 创建队列的时间。单位为“毫秒”的时间戳。 queue_type 否 String 队列的类型,。 sql general all 如果不指定，默认为“sql”。 cu_count 否 Integer 与该队列绑定的计算单元数，即当前队列的CU数。
15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 数据类型的使用，请参考Format章节。 Hive 方言支持的 DDL 语句，Flink 1.15 当前仅支持使用Hive语法创建OBS表和使用hive语法的DLI Lakehouse表。 使用Hive语法创建OBS表
参考增强型跨源连接，在DLI上根据DWS和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据DWS和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。
根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能
在建立增强型跨源连接时，需要将MRS集群中的/etc/hosts主机和ip映射信息添加到“主机信息”参数中。 当配置项支持参数化时，表示将记录中的一列或者多列作为该配置项的一部分。例如当配置项设置为car_${car_brand}时，如果一条记录的car_brand列值为BMW，则该配置项在该条记录下为car_BMW。
操作场景 在实际作业运行中，由于作业的重要程度以及紧急程度不同，需要重点保障重要和紧急的作业正常运行，因此需要满足它们正常运行所需的计算资源。 DLI提供的设置作业优先级功能，可以对每个SQL设置作业优先级，当资源不充足时，可以优先满足优先级较高的作业的计算资源。 使用须知 对于每个作
方法三：数据老化，按照业务逻辑分析大的维度表是否可以通过数据老化清理无效的维度数据从而降低数据规模。 数据量非常小的事实表 这种可以在预估很长一段时间的数据增长量的前提下使用非分区表预留稍宽裕一些的桶数来提升读写性能。 确认表内桶数 Hudi表的桶数设置，关系到表的性能，需要格外引起注意。
自定义委托请参考自定义DLI委托权限。 请注意配置参数不需要用"" 或 '' 包裹。 Flink1.15基础镜像内置了3.1.62版本的huaweicloud-sdk-core。 准备环境 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。 Maven工程的pom.xml文件配置请参考JAVA样例代码中“pom文件配置”说明。
Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 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。 前提条件 Kafka是线下集
key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.key-column 否 table存储模式下可配置，将该字段值作为redis中的ext-key
CDM支持数据库、数据仓库、文件等多种类型的数据源，通过可视化界面对数据源迁移任务进行配置，提高数据迁移和集成的效率。 具体操作请参考迁移外部数据源数据至DLI。 图1 迁移数据至DLI 配置DLI读写外部数据源 如果您不想将数据导入OBS或DLI的数据表中，DLI提供的跨源访问能力，支持您在不迁移数据的情况下，连接数据源获取数据并进行数据分析。
无 String 指定要使用的连接器，这里应该是'jdbc'。 url 是 无 String 数据库的URL。 table-name 是 无 String 读取数据库中的数据所在的表名。 driver 否 无 String 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取。
Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 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。 前提条件
该操作不需要通过索引去查询具体更新的文件分区，因此它的速度比upsert快。当不包含更新数据时建议使用该操作，如果存在更新数据使用该操作会出现重复数据。 bulk_insert：该操作会对主键进行排序后直接以写普通parquet表的方式插入Hudi表，该操作性能是最高的，但是无法控制小文件，
项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 database_name 是 String 待描述的表所在的数据库名称。 table_name 是 String 待描述表的名称。 请求消息 无请求参数。 响应消息 表2 响应参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success
DLI提供了一个通用接口，可用于获取用户在启动Spark作业时设置的委托的临时凭证。该接口将获取到的该作业委托的临时凭证封装到com.huaweicloud.sdk.core.auth.BasicCredentials类中。 获取到的委托的临时认证封装到com.huaweicloud.sdk.core
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