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db_name 数据库名称,由字母、数字和下划线(_)组成。不能是纯数字,且不能以数字和下划线开头。 注意事项 如果所要查看的数据库不存在,则系统报错。 示例 已参考示例中描述创建对应的数据库,如testdb。 查看testdb数据库的相关信息。 1 DESCRIBE DATABASE
个到8个,以“,”分隔,包括对应metric下所有tagk的值。 注意事项 创建DLI表时,不需要指定timestamp和value字段,系统会根据指定的tags自动构建字段,包含以下字段,其中TAG1和TAG2由tags指定。 TAG1 String TAG2 String timestamp
EXISTS] db_name [RESTRICT|CASCADE]; 关键字 IF EXISTS:所需删除的数据库不存在时使用,可避免系统报错。 注意事项 DATABASE与SCHEMA两者没有区别,可替换使用,建议使用DATABASE。 RESTRICT表示如果该datab
个到8个,以“,”分隔,包括对应metric下所有tagk的值。 注意事项 创建DLI表时,不需要指定timestamp和value字段,系统会根据指定的tags自动构建字段,包含以下字段,其中TAG1和TAG2由tags指定。 TAG1 String TAG2 String timestamp
创建DLI自定义委托权限 使用Flink 1.15和Spark 3.3及以上版本的引擎执行作业时,当您所需的委托没有包含在DLI系统委托dli_management_agency时,您需要在IAM页面创建相关委托,并在作业配置中添加新建的委托信息。dli_management_a
区列的字段数据。分区表查询时需要指定分区字段,导致查询不到表数据。 问题根因 DLI分区内表在导入数据时,如果文件数据没有包含分区字段,则系统会默认指定分区值“__HIVE_DEFAULT_PARTITION__”,当前Spark判断分区为空时,则会直接返回null,不返回具体的数据。
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服务端的端口如果监听在hostname上,则需要将Kafka
Upsert Kafka 功能描述 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。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka
该API用于创建与其他服务的增强型跨源连接。 如果需要了解Console界面的使用方法,可参考《数据湖探索用户指南》中的“增强型跨源连接”。 系统default队列不支持创建跨源连接。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v2.0/{
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 Kafka是线下集群,需要通过增强型跨源连
DLI通过Kafka结果表将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 确保已创建kafka集群。 该场景作业需要
创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 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是线下集群,需要通过增强型跨源连
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是线下集群,需要通过增强型跨源连
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎,同样它也是一个数据管理平台,可用于发现,定义,和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面,一是利用了Hive的MetaStore作为持
创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 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服务端的端口如果监听在hostname上,则需要将Kafka
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。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。
Upsert Kafka结果表 功能描述 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。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。
作业管理页面。Spark作业管理页面显示所有的Spark作业,作业数量较多时,系统分页显示,您可以查看任何状态下的作业。 表1 作业管理参数 参数 参数说明 作业ID 所提交Spark作业的ID,由系统默认生成。 名称 所提交Spark作业的名称。 队列 所提交Spark作业所在的队列。
创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 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。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。
创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 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服务端的端口如果监听在hostname上,则需要将Kafka