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tdb”。 表名 选择DLI下已创建的表名。当前示例为在DLI上创建数据库和表中创建的表名,即为“testdlitable”。 导入前清空数据 选择导入前是否清空目的表的数据。当前示例选择为“否”。 如果设置为是,任务启动前会清除目标表中数据。 详细的参数配置可以参考:CDM配置DLI目的端参数。
“testdb”。 表名 选择DLI下已创建的表名。当前示例为在DLI上创建数据库和表创建的表名,即为“tabletest”。 导入前清空数据 选择导入前是否清空目的表的数据。当前示例选择为“否”。 如果设置为是,任务启动前会清除目标表中数据。 详细的参数配置可以参考:CDM配置DLI目的端参数。
testdb”。 表名 选择DLI下已创建的表名。当前示例为在DLI上创建数据库和表中创建的表名,即为“user_info”。 导入前清空数据 选择导入前是否清空目的表的数据。当前示例选择为“否”。 如果设置为是,任务启动前会清除目标表中数据。 更多参数的详细配置可以参考:CDM配置DLI目的端参数。
“testdb”。 表名 选择DLI下已创建的表名。当前示例为在DLI上创建数据库和表创建的表名,即为“tabletest”。 导入前清空数据 选择导入前是否清空目的表的数据。当前示例选择为“否”。 如果设置为是,任务启动前会清除目标表中数据。 详细的参数配置可以参考:CDM配置DLI目的端参数。
tdb”。 表名 选择DLI下已创建的表名。当前示例为在DLI上创建数据库和表中创建的表名,即为“testdlitable”。 导入前清空数据 选择导入前是否清空目的表的数据。当前示例选择为“否”。 如果设置为是,任务启动前会清除目标表中数据。 详细的参数配置可以参考:CDM配置DLI目的端参数。
创建DataFrame 1 dataFrame = sparkSession.createDataFrame(dataList, schema) 导入数据到OpenTSDB 1 dataFrame.write.insertInto("opentsdb_test") 读取OpenTSDB上的数据
pyspark样例代码 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 CSS非安全集群 开发说明 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark
False)]) dataFrame = sparkSession.createDataFrame(dataList, schema) 导入数据到mongo 1 2 3 4 5 6 7 8 9 dataFrame.write.format("mongo") .option("url"
testdb”。 表名 选择DLI下已创建的表名。当前示例为在DLI上创建数据库和表中创建的表名,即为“user_info”。 导入前清空数据 选择导入前是否清空目的表的数据。当前示例选择为“否”。 如果设置为是,任务启动前会清除目标表中数据。 更多参数的详细配置可以参考:CDM配置DLI目的端参数。
据,即可以体验DLI的核心功能。 DLI内置TPC-H的优势 用户只需要登录DLI,完成授予权限,即可操作SQL语句,无需用户自己创建表和导入数据。 预置22条TPC-H SQL查询模板,功能丰富,可满足大部分的商业场景,无需用户自行下载TPC-H的查询语句,省时省力。 用最小的
"id").withColumnRenamed("_2", "name").withColumnRenamed("_3", "age") 导入数据到redis 1 2 3 4 5 6 7 8 dataFrame.write .format("redis")\ .option("host"
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。 构造依赖信息,创建SparkSession 导入依赖。 涉及到mvn依赖 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 <dependency>
schema-registry.subject 否 (none) String 序列化期间,Confluent Schema Registry中注册schema所在的subject。 对于kafka和upsert-kafka,默认subject值是'<topic_name>-value'
schema-registry.subject 否 (none) String 序列化期间,Confluent Schema Registry中注册schema所在的subject。 对于kafka和upsert-kafka,默认subject值是'<topic_name>-value'
0/{project_id}/databases/{database_name}/tables/{table_name}/owner Job 导入数据 submit import_table POST /v1.0/{project_id}/jobs/import-table 导出数据
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。 构造依赖信息,创建SparkSession 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId>
xport作业才有“table_name”属性。 with_column_header 否 Boolean Import类型的作业,记录其导入的数据是否包括列名。 detail 是 String SQL查询的相关列信息的Json字符串。 statement 是 String 作业执行的SQL语句。
"timestamp_format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" } “date_format”和“timestamp_format”的格式需与导入的csv文件中的时间格式一致。 创建data_location为DLI的表。 { "table_name": "tb2", "data_location":
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。 构造依赖信息,创建SparkSession 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId>
生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的,比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册接口,使用了新的自定义函数类型推断机制,因此原先1.10 重载 getResultType 声明返回字段类型的方式将不再可用。继续使用会抛出如下异常: