正在生成
详细信息:
检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
该示例是从Kafka的一个topic中读取数据,并使用Kafka结果表将数据写入到kafka的另一个topic中。 参考增强型跨源连接,根据Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Kafka的安全组,添加入向规则使其对Flink的队列网
ckHouse数据库中。ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列即非共享队列上。
table-name、connector.key-column作为redis的key。redis的hash类型,每个key对应一个hashmap,hashmap的hashkey为源表的字段名,hashvalue为源表的字段值。 connector.use-internal-schema 否
json数据类型的数据,输出到日志文件中。 参考增强型跨源连接,根据Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Kafka的安全组,添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据Kafka的地址测试队列连通
使用mysqlbinlog工具查看Binlog备份文件 操作背景 mysqlbinlog工具用于解析Binlog备份文件,包含在MySQL软件包中。您可在MySQL官网下载对应版本的MySQL软件包,解压并获取解压包中的mysqlbinlog工具(MySQL 5.6和5.7对应的mysqlbinlog版本均为3
如何执行这个函数。目前,只支持 JAVA 和 SCALA,且函数的默认语言为 JAVA。 示例 创建一个名为STRINGBACK的函数 create function STRINGBACK as 'com.dli.StringBack' 父主题: DDL语法定义
key-column作为redis的key。redis的hash类型,每个key对应一个hashmap,hashmap的hashkey为源表的字段名,hashvalue为源表的字段值。 connector.key-column 否 table存储模式下可配置,将该字段值作为redis中的ext-key
11): 参考增强型跨源连接,根据PostgreSQL所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置PostgreSQL的安全组,添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据PostgreSQL的地址测试队列连通性。若能连通
MULTISET MULTISET是一个普通表,所有数据库都支持这个表。迁移工具同时支持MULTISET和SET表。 MULTISET表支持与VOLATILE一起使用。 输入:CREATE MULTISET TABLE 1 CREATE VOLATILE MULTISET TABLE
21425。 数据库名为ClickHouse集群创建的数据库名称。 connector.table 是 要创建的ClickHouse的表名。 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。 如果建表时不指定该参数,驱动会自动通过ClickHouse的url提取。
DLI将Flink作业的输出数据写入数据接入服务(DIS)中。适用于将数据过滤后导入DIS通道,进行后续处理的场景。 数据接入服务(Data Ingestion Service,简称DIS)为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道,主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据
Zookeeper中的根目录,默认是/hbase connector.write.buffer-flush.max-size 否 每次插入的数据的最大的缓存大小,默认为2mb ,仅支持mb connector.write.buffer-flush.max-rows 否 每次刷新数据的最大条数
Service,简称DIS)为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道,主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源(如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等)中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息,请参见《数据接入服务用户指南》。
DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch中。Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器,具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。
COLUMN STORE 表的存储方式可使用CREATE TABLE语句中的WITH(ORIENTATION=COLUMN)从ROW-STORE转换为COLUMN存储。可使用rowstoreToColumnstore参数启用/禁用此功能。 输入:CREATE TABLE,修改存储模式为
mysqldump的6大使用场景的导出命令 背景描述 mysqldump是MySQL最常用的逻辑导入导出的工具,下面介绍几种常见使用场景。 mysqldump选项解析 表1 配置项说明 选项名称 说明 add-drop-table 每个数据表创建之前添加drop数据表语句。 events,E
如何执行这个函数。目前,只支持 JAVA 和 SCALA,且函数的默认语言为 JAVA。 示例 创建一个名为STRINGBACK的函数 create function STRINGBACK as 'com.dli.StringBack' 父主题: DDL语法定义
如何执行这个函数。目前,只支持 JAVA 和 SCALA,且函数的默认语言为 JAVA。 示例 创建一个名为STRINGBACK的函数 create function STRINGBACK as 'com.dli.StringBack' 父主题: DDL语法定义
该字段对应的值作为redis的hash数据类型的value。而当使用map时,会将flink中该字段值的key作为redis的hash数据类型的field,该字段值的value作为redis hash数据类型的value。其具体示例如下: 对于fields: 创建的Flink作业运行脚本如下:
Zookeeper中的根目录,默认是/hbase connector.write.buffer-flush.max-size 否 每次插入的数据的最大的缓存大小,默认为2mb ,仅支持mb connector.write.buffer-flush.max-rows 否 每次刷新数据的最大条数