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敏感类的业务,如交互类的查询等。 库表管理中表的列表页面,表类型为Managed的即代表DLI表。 OBS表 OBS表的数据存储在OBS上,适用于对时延不敏感的业务,如历史数据统计分析等。 OBS表通常以对象的形式存储数据,每个对象包含数据和相关的元数据。 库表管理中表的列表页面
端口信息”。若使用经典型跨源,填写经典型跨源返回的连接地址,管理控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。 metric 所创建的dli表对应的OpenTSDB中的指标名称。 tags metric对应的标签,用于归类、过滤、快速检索等操作,可以是1到8个,以“,”分隔,包括对应metric下的所有tagk的值。 通过SQL
ent 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,并绑定所要使用的队列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将要使用的队列放开,并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性(通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多
Flink Jar作业只能运行在预先创建的独享队列上。 如果“所属队列”下拉框中无可用的独享队列,请先创建一个独享队列并将该队列绑定到当前用户 选择Flink Jar作业运行的队列 应用程序 用户自定义的程序包 自定义的程序包 主类 指定加载的Jar包类名,如FlinkDisToDisExample。
数据源之间的网络连通方法,如:DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时,需要打通DLI和外部数据源之间的网络。 配置DLI 队列与公网网络连通 介绍DLI队列在公网访问场景下网络连通的方法。通过配置SNAT规则,添加到公网的路由信息,可以实现队列到和公网的网络打通。
您还可以通过自定义镜像增强DLI的计算环境,通过下载DLI提供的基础镜像再按需制作自定义镜像,将作业运行需要的依赖(文件、jar包或者软件)、私有能力等内置到自定义镜像中,可以改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境,增强作业的功能、性能。 例如,在自定义镜像中加入机器学习相关的Python
概述 数据类型是数据的一个基本属性,用于区分不同类别的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同,能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在数据表中。数据表中的每一列都定义了数据类型,用户存储数据时,须遵从这些数据类型的属性,否则可能会出错。 华为大数据平台的Flink SQL与开
概述 数据类型是数据的一个基本属性,用于区分不同类别的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同,能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在数据表中。数据表中的每一列都定义了数据类型,用户存储数据时,须遵从这些数据类型的属性,否则可能会出错。 华为大数据平台的Flink SQL与开
java样例代码 开发说明 本样例只适用于MRS的HBase。 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。
指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过DataFrame API 访问 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险
和Kafka集群所在的虚拟私有云和子网分别创建跨源连接,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置ClickHouse和Kafka集群安全组的入向规则,使其对当前将要使用的Flink作业队列网段放通。参考测试地址连通性根据ClickHouse和Kafka的地址测试队列连通性。如
Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。 前提条件 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上,则需要将Kafka Broker节点的hostname和IP的对应关系添加到DLI队列中。Kafka Broker节点的hostname和IP请联系Kafka服务的部署人员。如何添加IP域名映射,请参见《
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。
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。
并删除那些不满足WHERE子句条件的分区,适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作,并且表有大量的动态分区时,这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源,导致Driver节点的内存不足,并触发频繁的Full GC。 在这种情况下,可以
Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到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在平台部署并托管了Kafka集群。 前提条件 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上,则需要将Kafka Broker节点的hostname和IP的对应关系添加到DLI队列中。Kafka Broker节点的hostname和IP请联系Kafka服务的部署人员。如何添加IP域名映射,请参见《
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服务端的端口如果监听在hostname上,则需要将Kafka
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服务端的端口如果监听在hostname上,则需要将Kafka
定所要使用的队列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将要使用的队列放开,并根据kafka的地址测试队列连通性(通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka的地址-->测试)。若能连通,则表示跨源已经绑定成功;否则表示未成功。 创建flink