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BI工具连接DLI方案概述 BI工具是数据分析的强大助手,提供数据可视化、报表生成和仪表板创建等功能。 DLI服务通过对数据的融合分析处理,可以为BI工具提供标准的、有效的高质量数据,供给后续的数据统计分析使用。 通过连接到DLI,BI工具可以更加灵活的使用DLI访问和分析数据,帮助企业快速做出基于数据的决策。
使用方式 将写好的自定义函数打成JAR包,并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击数据管理>“程序包管理”,然后单击创建,并使用OBS中的jar包创建相应的程序包。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击作业管理>“Flink作业”,在需要编辑作业对应的“操作”列中,单击“编辑”,进入作业编辑页面。
将写好的自定义函数打成JAR包,并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击数据管理>“程序包管理”,然后点击创建,并使用OBS中的jar包创建相应的程序包。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击作业管理>“Flink作业”,在需要编辑作业对应的“操作”列中,单击“编辑”,进入作业编辑页面。
它们的边界会根据 interval 所定义的不活跃时间所确定;即一个会话时间窗口在定义的间隔时间内没有事件出现,该窗口会被关闭。例如时间窗口的间隔时间是 30 分钟,当其不活跃的时间达到30分钟后,若观测到新的记录,则会启动一个新的会话时间窗口(否则该行数据会被添加到当前的窗口),且若在
BY里,每个分组只输出一条记录,包括以下几种: 分组函数 在流处理表中的 SQL 查询中,分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性,且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。 对于批处理的 SQL 查询,分组窗口函数的 time_attr 参数必须是一个 TIMESTAMP 类型的属性。 表1
使用方式 将写好的自定义函数打成JAR包,并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击数据管理>“程序包管理”,然后单击创建,并使用OBS中的jar包创建相应的程序包。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击作业管理>“Flink作业”,在需要编辑作业对应的“操作”列中,单击“编辑”,进入作业编辑页面。
在DLI控制台创建数据库和表 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架,表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。
为什么SQL作业一直处于“提交中”? SQL作业一直在提交中,有以下几种可能: 刚购买DLI队列后,第一次进行SQL作业的提交。需要等待5~10分钟,待后台拉起集群后,即可提交成功。 若刚刚对队列进行网段修改,立即进行SQL作业的提交。需要等待5~10分钟,待后台重建集群后,即可提交功。
retention period? 根因分析:RETAIN 保留期过短(少于168小时),需要确认是否能清理该时间前的数据,将无法再回头查看在指定数据保留期之前创建的版本。确认清理可在console页面设置中添加参数spark.databricks.delta.retentionDurationCheck
for no budget. 该提示信息说明您可能因账户欠费获余额不足导致操作受限。 解决方案: 检查账户状态。 请先确认是否欠费,如有欠费请充值。 重新登录账户。 如果充值后仍然提示相同的错误,请退出账号后重新登录。 父主题: SQL作业运维类
怎样管理在DLI上运行的作业 管理大量的DLI作业时您可以采用以下方案: 作业分组: 将几万个作业根据不同的类型分组,不同类型的作业通过不同的队列运行。 创建IAM子用户 或者创建IAM子用户,将不同类型的作业通过不同的用户执行。 具体请参考《数据湖探索用户指南》。 此外DLI还
3对内部接口Logging做了行为变更,如果用户代码里直接继承了该Logging,且编译时使用的是低版本的Spark,那么应用程序在Spark 2.3的环境中运行将会报java.lang.AbstractMethodError。 解决措施有如下两种方案: 基于Spark 2.3重新编译应用 使用sl4j+log4
AOM服务提供的Prometheus监控是一种全面对接开源Prometheus生态的监控解决方案。它支持多种类型的组件监控,提供预置监控大盘和全面托管的Prometheus服务,通过Prometheus监控来统一采集、存储和显示监控对象的数据,适用于时间序列数据库的收集和处理,尤其适用于监控Flink作业场景。
DLI Delta表概述 Delta表是一种基于Delta Lake技术实现的数据存储解决方案,它使用基于文件的事务日志扩展了 Parquet 数据文件,可以处理 ACID 事务和可缩放的元数据。 Delta Lake与Apache Spark API完全兼容,并且其设计能够与结
DLI创建跨源连接,绑定队列一直在创建中怎么办? 跨源连接创建慢,有以下几种可能: 购买DLI队列后,第一次进行绑定队列。通常需要等待5~10分钟,待后台拉起集群后,即可创建成功。 若刚刚对队列进行网段修改,立即进行绑定队列。通常需要等待5~10分钟,待后台重建集群后,即可创建成功。
运行Spark作业,作业运行失败,作业日志中提示java server connection或container启动失败。 解决方案 确认是否已修改跨源连接的主机信息,如果没有,请参考DLI跨源连接中配置MRS主机信息修改主机信息。重新创建和提交Spark作业。 问题2:运行Spar
使用ogg-json读取kafka中的ogg记录,并输出到print中。 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
ed character”问题。 问题 将代码直接复制到py文件中后,'\'后出现“unexpected character”问题。 解决方案 将'\'后面的缩进或是空格全部删除。 父主题: 对接Redis
序列化漏洞(CNVD-2022-40233)等。 一旦发现服务模块涉及漏洞影响,会迅速通过官方解决方案升级现网更新漏洞。 更新配置 DLI云服务通过版本更新升级更新配置,确保服务的安全性和稳定性。 父主题: 安全
DLI通过流量限制、跨AZ容灾、备份恢复等技术方案,保障数据的持久性和可靠性。 流量限制:DLI通过设置流量控制机制,防止服务过载并保持服务的稳定性。 跨AZ容灾:DLI云服务采用跨可用区容灾部署,减少单点故障的风险,提高系统的可用性和弹性。 备份恢复:DLI自动化的备份策略和恢复计划,确保在发生故障时可以迅速恢复服务和数据。