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dli.sql.dynamicPartitionOverwrite.enabled=true,然后通过insert overwrite语句实现。 “dli.sql.dynamicPartitionOverwrite.enabled”默认值为“false”,在不配置时它会覆盖整张表的数据。
对于包含count(distinct)的多维分析(with cube)的查询场景,spark典型的执行计划是将cube使用expand算子来实现,但该操作会导致查询膨胀,为了避免出现查询膨胀,建议执行如下配置: spark.sql.keep.distinct.expandThreshold:
细粒度权限管理:P公司内部有N个子部门,子部门之间需要对数据进行共享和隔离。DLI支持计算资源按租户隔离,保障作业SLA;支持数据权限控制到表/列,帮助企业实现部门间数据共享和权限管理。 建议搭配以下服务使用 OBS、DIS、DataArts Studio 图3 运营商大数据分析 地理大数据分析 地理大数据分析
问所有Flink和Spark支持的数据源与输出源,如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。 自拓展生态 用户可通过编写代码实现从想要的云生态或者开源生态获取数据,作为Flink作业的输入数据。 DLI Flink Connector支持列表请参考Connector概述。
时,则会表示为 0.000000027。 数据类型映射 当前,JSON schema 将会自动从 table schema 之中自动推导得到。不支持显式地定义 JSON schema。 在 Flink 中,JSON Format 使用 jackson databind API 去解析和生成
GROUPING SETS ((user), (product)); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
GROUPING SETS ((user), (product)); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
GROUPING SETS ((user), (product)); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
目录结构 名称 说明 dli python环境的DLI SDK基础模块。 examples python样例代码。 pyDLI pyHive的实现接口。 setup.py Python SDK安装脚本。 安装DLI Python SDK 下载并解压SDK安装包。 将"dli-sdk-python-<version>
(property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]可利用以下语句实现NULL值转换为空字符串。 ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
Flink SQL作业类 怎样将OBS表映射为DLI的分区表? Flink SQL作业Kafka分区数增加或减少,怎样不停止Flink作业实现动态感知? 在Flink SQL作业中创建表使用EL表达式,作业运行提示DLI.0005错误怎么办? Flink作业输出流写入数据到OBS
认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark
Class文件 编写UDF函数代码。UDF函数实现,主要注意以下几点: 自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF。 需要实现evaluate函数,evaluate函数支持重载。 详细UDF函数实现,可以参考如下样例代码: package com
table schema 去推断反序列化期间的 Avro reader schema 和序列化期间的 Avro writer schema。显式地定义 Avro schema 暂不支持。 Avro Format中描述了 Flink 数据类型和 Avro 类型的对应关系。 除了此处列出的类型之外,Flink
临时数据,例如:作业日志等。 如果不创建该桶,将无法查看作业日志。桶名称为系统默认。 在OBS管理控制台页面通过配置桶的生命周期规则,可以实现定时删除OBS桶中的对象或者定时转换对象的存储类别。 具体操作请参考通过配置生命周期规则。 SQL编辑器页面可以批量执行SQL语句。 作业编辑窗口常用语法采用不同颜色突出显示。
语法来创建临时表,通过该表存储临时数据,结束事务或者会话后该表数据自动清除。当前DLI是否支持该功能? 解决措施:当前DLI不支持创建临时表功能,只能根据当前业务逻辑控制来实现相同功能。DLI支持的SQL语法可以参考创建DLI表。 可以本地连接DLI吗?支持远程工具连接吗? 暂不支持。请在控制台提交作业。 详细操作请参考数据湖探索快速入门。
中将scope设为provided 日志配置文件(例如l:“log4j.properties”或者“logback.xml”等) 日志输出实现类JAR包(例如:log4j等) 在此基础上,taskmanager.log会随日志文件大小和时间滚动。 父主题: Flink作业性能调优类
拥有以下权限:勾选2中创建的权限策略。 或者勾选系统角色“DLI Service Administrator”(权限较大,拥有DLI所有权限)也可以实现Flink作业的查看。 父主题: Flink作业咨询类
string、true、false or null。 STRING 兼容impala的String,底层是varchar。 BINARY 兼容hive的Binary,底层实现为varbinary。 SQL表达式中,支持简单的字符表达式,也支持Unicode方式,一个Unicode字符串是以U&为固定前缀,以4位
Service,CSMS),提供一种安全、可靠、简单易用隐私数据加解密方案。 用户或应用程序通过凭据管理服务,创建、检索、更新、删除凭据,轻松实现对敏感凭据的全生命周期的统一管理,有效避免程序硬编码或明文配置等问题导致的敏感信息泄露以及权限失控带来的业务风险。 本节操作介绍Flink