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别? DLI和MRS都支持Spark组件,但在服务模式、接口方式、应用场景和性能特性上存在一些差异。 DLI服务的Spark组件是全托管式服务,用户对Spark组件不感知,仅仅可以使用该服务,且接口为封装式接口。 DLI的这种模式减轻了运维负担,可以更专注于数据处理和分析任务本身。
启。 作业模板 内置多个常见Flink SQL通用场景模板,帮助您快速了解和构建作业代码 暂无 企业安全 访问控制 与华为云IAM权限打通,支持多角色的访问控制 暂无 空间隔离 支持租户级和项目级的资源和代码隔离,满足多团队协作需求 暂无 父主题: DLI产品咨询类
服务进行操作。 权限根据授权的精细程度,分为角色和策略。 角色:角色以服务为粒度,是IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。 策略:策略以API接口为粒度进行权限拆分,授权更加精细,可以精确到某个操作、资源和条件,能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。
Access Key)加密调用请求。推荐使用AK/SK认证,其安全性比Token认证更高。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌(临时)的意思,拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API的权限。
区域和可用区 什么是区域、可用区? 区域和可用区用于描述数据中心的位置,您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域(Region):从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Re
所有资源:授权后,IAM用户可以根据权限使用账号中所有资源,包括企业项目、区域项目和全局服务资源。 全局服务资源:全局服务部署时不区分区域,访问全局级服务,不需要切换区域,全局服务不支持基于区域项目授权。如对象存储服务(OBS)、内容分发网络(CDN)等。授权后,用户根据权限使用全局服务的资源。 指定区域
"booleanf:CF1.booleanf,shortf:CF1.shortf,intf:CF1.intf,longf:CF1.longf,floatf:CF1.floatf,doublef:CF1.doublef" map("ZKHost")="cloudtable-cf82-zk3-pa6HnHpf
系统提示信息,执行成功时,信息可能为空。 job_id 否 String 提交请求成功时,生成并提交一个新的作业,返回作业ID。用户可以使用作业ID来查询作业状态和获取作业结果。 status 是 String 作业状态。状态可能为运行中(RUNNING)、规格变更中(SCALING)、提交中(LAUN
Delta清理和优化 清理Delta表 可以对 Delta 表运行 VACUUM 命令,以删除该表中不再引用且在保留期阈值之前创建的数据文件。 VACUUM delta_table0; VACUUM delta_table0 RETAIN 168 HOURS;--单位只支持HOURS
怎样将老版本的Spark队列切换成通用型队列 当前DLI服务包括“SQL队列”和“通用队列”两种队列类型。 其中,“SQL队列”用于运行SQL作业,“通用队列”兼容老版本的Spark队列,用于运行Spark作业和Flink作业。 通过以下步骤,可以将老版本的“Spark队列”转换为新的“通用队列”。
返回提供的最小值。 批量比较判断:ALL,ANY和SOME 量词ALL,ANY和SOME可以参考以下方式,结合比较操作符一起使用: expression operator quantifier ( subquery ) 以下是一些量词和比较运算符组合的含义,ANY和SOME具有相同的含义,表中的ANY换为SOME也同样:
Array of strings 授权掩码信息。 示例 请求样例: { "job_id":"6b29eb77-4c16-4e74-838a-2cf7959e9203" } 成功响应样例: { "is_success":"true", "message": "check
"booleanf:CF1.booleanf,shortf:CF1.shortf,intf:CF1.intf,longf:CF1.longf,floatf:CF1.floatf,doublef:CF1.doublef" ZKHost = "cloudtable-cf82-zk3-pa6HnHpf
Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述:[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--
"'Cols'='booleanf:CF1.booleanf,shortf:CF1.shortf,intf:CF1.intf,longf:CF2.longf,floatf:CF1.floatf,doublef:CF2.doublef'," +
------------- 00 00 07 cf (1 row) from_big_endian_32(binary) → integer 32位大端补码格式的二进制解码为bigint类型的数字。 select from_big_endian_32(x'00 00 07 cf'); _col0 -------
'TableName'='TABLE_IN_HBASE', 'RowKey'='ATTR1', 'Cols'='ATTR2:CF1.C1, ATTR3:CF1.C2'); 组合RowKey 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS]
'null'] 在从JSON转换为ROW时,支持JSON数组和JSON对象。 JSON数组可以具有混合元素类型,JSON Map可以有混合值类型。这使得在某些情况下无法将其转换为SQL数组和Map。为了解决该问题,HetuEngine支持对数组和Map进行部分转换: SELECT CAST(JSON'[[1
y)); -- [ad, be, cf] SELECT zip_with(ARRAY['a'], ARRAY['d', null, 'f'], (x, y) -> coalesce(x, y)); -- [a, null, f] 父主题: SQL函数和操作符
时间和日期类型 限制 时间和日期类型目前精确到毫秒。 表1 时间和日期类型 名称 描述 存储空间 DATE 日期和时间。仅支持ISO 8601格式:'2020-01-01' 32位 TIME 不带时区的时间(时、分、秒、毫秒) 例如:TIME '01:02:03.456' 64位