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添加Flink作业标签 标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对,它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。 DLI支持对Flink作业添加标签。如果想对Flink作业添加如项目名称、业务类别、背景信息等相关信息的标识,用户可以通过添加标签来实现。
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。
FileSystem结果表 功能描述 FileSystem sink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。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。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完
java样例代码 开发说明 本样例只适用于MRS的OpenTSDB。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 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。
如何在DLI中运行复杂PySpark程序? 数据湖探索(DLI)服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择,而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序,通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar,同样的Py
字符码不一致导致数据乱码怎么办? 在DLI执行作业时,为了避免因字符编码不一致导致的乱码问题,建议您统一数据源的编码格式。 DLI服务只支持UTF-8文本格式,因此在执行创建表和导入操作时,用户的数据需要以UTF-8编码。 在将数据导入DLI之前,确保源数据文件(如CSV、JSO
实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法,经典的K-Means算法通过提前确定类别数目,计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集,我们可以依赖领域中知识来确定类别数目,运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据,数据是在不断变化和演进,
增强型跨源连接标签管理 操作场景 标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对,它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。 如果用户在其他云服务中使用了标签,建议用户为同一个业务所使用的云资源创建相同的标签键值对以保持一致性。 如您的组织已经设定DLI
数据迁移与传输方式概述 导入数据至OBS DLI支持在不迁移数据的情况下,直接访问OBS中存储的数据进行查询分析。 您只需将本地数据导入OBS即可开始使用DLI进行数据分析。 导入数据的具体操作请参考上传对象。 迁移数据至DLI 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI,确保数据
怎样排查DLI计费异常? 如果您在使用DLI服务的过程中,感觉计费有异常,可按照以下步骤进行排查: 包周期资源与预付费资源,本节操作重点介绍怎样排查按需资源使用中的扣费异常。 SQL作业 登录DLI管理控制台。 进入“作业管理”>“SQL作业”页面。 查看需要确认的作业详情,确认在扣费时间段内是否有以下操作:
java样例代码 开发说明 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 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。 代码实现 导入依赖 涉及到的mvn依赖库
创建DLI委托(废弃) 功能介绍 该API用于创建DLI用户委托。 当前接口已废弃,不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式: POST /v2/{project_id}/agency 参数说明 表1 URI参数 参数名称 是否必选 参数类型
创建程序包 DLI支持用户通过批处理方式将程序包提交至通用队列中运行。 如果用户需要更新程序包,可以使用相同的程序包或文件上传至DLI的同一个位置(同一个分组),直接覆盖原有的程序包或文件。 前提条件 所使用的程序包需提前上传至OBS服务中保存。 创建程序包步骤 在管理控制台左侧,单击“数据管理”>“程序包管理”。
导入Flink作业 功能介绍 该API用于导入Flink作业数据。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/import 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称 是否必选
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前,Avro schema 从表schema 推导。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前,Avro schema 从表schema 推导。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明
配置DLI读写外部数据源数据的操作流程 DLI执行作业需要读写外部数据源时需要具备两个条件: 打通DLI和外部数据源之间的网络,确保DLI队列与数据源的网络连通。 妥善保存数据源的访问凭证确保数据源认证的安全性,便于DLI安全访问数据源。 本节操作介绍配置DLI读写外部数据源数据操作流程。
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前,Avro schema 从表schema 推导。 更多具体使用可参考开源社区文档:Avro Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka
java样例代码 开发说明 redis只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接,并绑定包年包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 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
DataGen源表 功能描述 DataGen主要用于生成随机数据,可用于调试以及测试等场景。 前提条件 无 注意事项 创建DataGen表时,表字段类型不支持Array,Map和Row复杂类型,可以通过CREATE TABLE语句中的“COMPUTED COLUMN”来进行类似功能构造。