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在下拉列表中选择要使用的队列。 选择Spark版本。在下拉列表中选择支持的Spark版本,推荐使用最新版本。 不建议长期混用不同版本的Spark/Flink引擎。 长期混用不同版本的Spark/Flink引擎会导致代码在新旧版本之间不兼容,影响作业的执行效率。 当作业依赖于特定版本的库或组件,
源表:源表是Flink作业的数据输入表,例如Kafka等实时流数据输入。 维表:数据源表的辅助表,用于丰富和扩展源表的数据。在Flink作业中,因为数据采集端采集到的数据往往比较有限,在做数据分析之前,就要先将所需的维度信息补全,而维表就是代表存储数据维度信息的数据源。常见的用户维表有 MySQL,Redis等。
ASC/DESC:ASC为升序,DESC为降序,默认为ASC。 SORT BY:一般与GROUP BY一起使用,为PARTITION进行单列或多列的局部排序。 注意事项 所排序的表必须是已经存在的,否则会出错。 示例 根据字段score对表student在Reducer中进行升序排序。 1 2 SELECT *
为新的“通用队列”。 重新购买“通用队列”。 将在旧的“Spark队列”中的作业迁移到新的“通用型队列”中,即在提交Spark作业时指定新的队列。 释放旧的“Spark队列”,即删除或退订队列。 父主题: DLI弹性资源池和队列类
操作场景 本节操作介绍创建Flink作业时,配置流应用实现高可靠性能的操作方法。 操作步骤 用户在消息通知服务(SMN)中提前创建一个“主题”,并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知,单击链接确认订阅即可。 图1 创建主题 图2 添加订阅
使用Temporal join关联维表的最新分区 功能描述 对于随时间变化的分区表,我们可以将其读取为无界流,如果每个分区包含某个版本的完整数据,则该分区可以被视为时间表的一个版本,时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区(版本)。 最新分区(版本)由
rk作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。 创建Spark作业时选择的“所属队列”为创建跨源连接时所绑定的队列。 如果选择spark版本为2.3.2(即将下线)或2.4.5提交作业时,需要指定Module模块,名称为:sys.datasource.rds。 如果选择Spark版本为3
PARTITION BY:可以用一个或多个键分区。和GROUP BY子句类似,PARTITION BY将表按分区键分区,每个分区是一个窗口,窗口函数作用于各个分区。单表分区数最多允许7000个。 ORDER BY:决定窗口函数求值的顺序。可以用一个或多个键排序。通过ASC或DES
Flink作业推荐配置指导 用户在创建Flink作业时,可以通过如下配置实现流应用的高可靠性能。 用户在消息通知服务(SMN)中提前创建一个“主题”,并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知,单击链接确认订阅即可。 图1 创建主题 图2 添加订阅 登录DLI控制台,创建Flink
NULL到JSON的转换并不能简单地实现。从独立的NULL进行转换将产生一个SQLNULL,而不是JSON 'null'。不过,在从包含NULL的数组或Map进行转换时,生成的JSON将包含NULL。 在从ROW转换为JSON时,结果是一个JSON数组,而不是一个JSON对象。这是
功能描述 在当前database或指定database中创建一个新的角色。 只有在database上具有CREATE_ROLE权限的用户才能创建角色。例如:管理员用户、database的owner用户和被赋予了CREATE_ROLE权限的其他用户。 每个角色必须属于且只能属于一个database。
可查看到连接的数据库信息。 通过新建的连接即可对DLI执行后续的数据查询相关工作。 步骤3:在DBeaver编写SQL查询 在DBeaver建立与DLI的连接后,即可在DBeaver编写SQL查询: 您可以在左侧的数据库导航面板中选择数据库对象,然后在中间的查询编辑器中编写SQL语句。
Beeline是数据分析师和数据工程师的重要工具之一,适用于大规模数据处理的场景。Beeline提供了的SQL引擎,使得用户可以使用SQL的语言来执行数据查询、数据分析和管理任务。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎,它提供了标准的SQL接口,使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通
db_url = "mysql://192.168.x.x:3306/test2", /* 格式为mysql://RDS数据库实例的内网地址:RDS数据库端口/RDS创建的数据库名 */ table_name = "tabletest2" /* RDS数据下的表名 */ );
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
12”,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。 创建HBase源表的列簇必须定义为ROW类型,字段名对应列簇名(column family),嵌套的字段名对应列限定符名(column qualifier)。 用户只需在表结构中声明查询中使用的的列簇和列限定符。除了ROW类型的列,剩下的原子数据类型字段(比如,STRING
SQL使用DEW管理访问凭据 创建HBase源表的列簇必须定义为ROW类型,字段名对应列簇名(column family),嵌套的字段名对应列限定符名(column qualifier)。 用户只需在表结构中声明查询中使用的的列簇和列限定符。除了ROW类型的列,剩下的原子数据类型字段(比如,STRING
SQL使用DEW管理访问凭据 创建的HBase结果表的列簇必须定义为ROW类型,字段名对应列簇名(column family),嵌套的字段名对应列限定符名(column qualifier)。用户只需在表结构中声明查询中使用的的列簇和列限定符。除了ROW类型的列,剩下的原子数据类型字段(比如,STRING
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
connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置,则会自动通过URL提取 connector.username 否 访问数据库所需要的账号 connector