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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》。
connector,必须为jdbc connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置,则会自动通过URL提取 connector.username
如何设置安全组规则,请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 若使用MRS HBase,请在增强型跨源的主机信息中添加MRS集群所有节点的主机ip信息。 详细操作请参考《数据湖探索用户指南》中的“修改主机信息”章节描述。 语法格式 create table hbaseSource (
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:
FileSytem结果表 功能描述 FileSystem结果表用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。数据生成后,可直接对生成的目录创建非DLI表,通过DLI SQL进行下一步处理分析,并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。
DWS源表 功能描述 DLI将Flink作业从数据仓库服务(DWS)中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQL,PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据,支持空间信息服务、多版本并发控制(MVCC)、高并发,适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务(Data
Kafka源表 功能描述 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
watermark ;表达式的返回类型必须是 TIMESTAMP(3),表示了从 Epoch 以来的经过的时间。 返回的 watermark 只有当其不为空且其值大于之前发出的本地 watermark 时才会被发出(以保证 watermark 递增)。每条记录的 watermark 生成表达式计算都会由框架完成。
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。 如果建表时指定该参数,则该参数值固定为“ru
业日志的OBS桶,方便后续查看作业日志。 所有 HBase 表的列簇必须定义为ROW类型,字段名对应列簇名(column family),嵌套的字段名对应列限定符名(column qualifier)。用户只需在表结构中声明查询中使用的的列簇和列限定符。除了 ROW 类型的列,剩
connector.message-column 是 当前表的某个字段名,其内容作为消息的内容,用户自定义。目前只支持默认的文本消息 注意事项 无 示例 将数据写入smn的相应主题中,其中smn发送的消息的主题为'test',内容为字段'attr1'的内容 create table smnSink
否 Zookeeper中的根目录,默认是/hbase connector.rowkey 否 读取复合rowkey的内容,并根据设置的大小,赋给新的字段 形如:rowkey1:3,rowkey2:3,… 其中3表示取该字段的前3个byte,该值不能大于该字段的字节大小,且该值不能小于
Kafka结果表 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
注册或抓取schema的Confluent Schema Registry的URL。 示例 1. 从kafka中作为source的topic中读取json数据,并以confluent avro的形式写入作为sink的topic中 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源,并绑
connector,必须为jdbc connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置,则会自动通过URL提取 connector.username
jdbc连接地址,格式为:jdbc:postgresql://${ip}:${port}/${dbName} 。 connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 jdbc连接驱动,默认为: org.postgresql.Driver。 connector
该非主键字段需要为map类型,同时该字段map的value需要为double类型,表示score,该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set,且schema-syntax为array-scores时,除主键字段外,只能有两个非主键字段,且这两个字段的类型需要为array。
登录DLI管理控制台,选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称,选择“运行日志”,单击“OBS桶”,根据作业运行的日期,找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后,找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入,下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。
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: