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判断使用分区表还是非分区表 根据表的使用场景一般将表分为事实表和维度表: 事实表通常整表数据规模较大,以新增数据为主,更新数据占比小,且更新数据大多落在近一段时间范围内(年或月或天),下游读取该表进行ETL计算时通常会使用时间范围进行裁剪(例如最近一天、一月、一年),这种表通常可以通
HH:mm:ss 注意事项 DLI数据多版本功能当前仅支持通过Hive语法创建的OBS表,具体建表SQL语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。 该命令不会删除当前版本数据。 示例 删除dliTable表在2021-09-25 23:59:59之前生成的多版本数据(多版本生成时会自带一个生成时间时的时间戳)。
隐式转换对照表 当数据类型不匹配时会隐式转换,但并是不是所有的数据类型都支持隐式转换。以下为当前隐式转换功能支持的数据类型转换表: 表1 隐式转换对照表 - BOOLEAN TINYINT SMALLINT INTEGER BIGINT REAL DOUBLE DECIMAL VARCHAR
ESTORE TABLE命令恢复表或分区数据到指定版本。开启和关闭多版本语法请参考开启或关闭数据多版本。 DLI数据多版本功能当前仅支持通过Hive语法创建的OBS表,具体建表SQL语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。 语法格式 恢复非分区表数据到指定版本的备份数据 RESTORE
TABLE命令通过指定带有表属性的字段列表来创建Delta Table。 注意事项 在该命令中,IF EXISTS和db_name是可选配置。 在DLI中delta只支持OBS外表,通过表名创建且未指定location时将会失败。 命令格式 通过表名创建Delta表 CREATE[ OR
最好大于Checkpoint的完成时间,建议设置为5分钟。 Exactly Once模式保证每条数据只被消费一次,At Least Once模式每条数据至少被消费一次,请依据业务情况选择。 勾选“异常自动恢复”和“从Checkpoint恢复”,根据自身业务情况选择重试次数。 配
参数 描述 database_name Database名称,由字母、数字和下划线(_)组成。 table_name Database中的表名,由字母、数字和下划线(_)组成。 bucket_name obs桶名称。 tbl_path Delta表在obs桶中的存储位置。 boolExpression
建议大于Checkpoint的完成时间,建议设置为5分钟。 Exactly Once模式保证每条数据只被消费一次,At Least Once模式每条数据至少被消费一次,请依据业务情况选择。 勾选“异常自动恢复”和“从Checkpoint恢复”,根据自身业务情况选择重试次数。 配
SQL作业中使用UDTF 操作场景 DLI支持用户使用Hive UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)自定义表值函数,UDTF用于解决一进多出业务场景,即其输入与输出是一对多的关系,读入一行数据,输出多个值。 约束限制 在DLI Console上执行
在DLI数据多版本功能开启后,您可以通过SHOW HISTORY命令查看表的备份数据。开启和关闭多版本语法请参考开启或关闭数据多版本。 DLI数据多版本功能当前仅支持通过Hive语法创建的OBS表,具体建表SQL语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。 语法格式 查看某个非分区表的备份数据信息 SHOW HISTORY
19:26:24.000 SELECT parse_duration('5m'); -- 0 00:05:00.000 MySQL 日期函数 在这一章节使用与MySQL date_parse和str_to_date方法兼容的格式化字符串。 date_format(timestamp,
配置项请参考表3。 tags 否 Array of Objects 作业的标签。具体请参考表4。 engine_type 否 String 选择执行作业的引擎类型。 表3 conf参数说明 参数名称 默认值 描述 spark.sql.files.maxRecordsPerFile
enable 是否开启库表数据缓存,开启后自动缓存库表信息。默认为true。 true:开启 false:不开启 否 true kyuubi.engine.dli.cache.limit.line.num 配置缓存的最大条数。 默认缓存10万条。 配置为-1代表不限制缓存的最大条数。
x版本后表刷新会清除表的缓存数据,但保持依赖项缓存。 升级引擎版本后是否对作业有影响: 升级新版本引擎后会增加原有依赖项的缓存数据。 表刷新对依赖该表的其他缓存操作的影响 说明: Spark2.4.x:Spark2.4.x中,刷新表时,只有当表本身被缓存时,才会触发引用该表的所有其他缓存的uncache操作。
据。通过在表属性添加配置“dli.multi.version.trash.dir”即可开启回收站功能。开启和关闭多版本语法请参考开启或关闭数据多版本。 DLI数据多版本功能当前仅支持通过Hive语法创建的OBS表,具体建表SQL语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。 语法格式
启动作业,有以下两种方式: 启动单个作业 选择一个作业,在对应的“操作”列中,单击“启动”。 也可以在作业列表中,勾选一个作业,单击作业列表左上方的“启动”。 批量启动作业 勾选多个作业,单击作业列表左上方的“启动”,可以启动多个作业。 单击“启动”后,跳转至“作业配置清单”页面。 在“作业配
双击DLI表名dli_testtable,单击“执行”查询DLI表数据。 图16 查询DLI表数据 注释掉DLI表查询语句,双击OBS表名dli_testobstable,单击“执行”查询OBS表数据。 图17 查询OBS表数据 如果作业运行失败则作业状态显示为“已失败”,单击“操作”列“更多”下的“Driv
请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口,如果调用后返回状态码为“201”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头,响应同样也有消息头,如“Content-Type”。
01/people.json"); df.printSchema(); 通过创建临时表“people”读取文件数据。 df.createOrReplaceTempView("people"); 查询表“people”数据。 Dataset<Row> sqlDF = spark.sql("SELECT
DESCRIBE DATABASE| SCHEMA 语法 DESCRIBE DATABASE|SCHEMA [EXTENDED] schema_name 描述 DATABASE和SCHEMA在此处是等价的,可互换的,它们有这相同的含义。 该语法用于显示SCHEMA的名称、注释、还有它在文件系统上的根路径。