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已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎,同样它也是一个数据管理平台,可用于发现,定义,和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面,一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog,二是利用Flink来读写Hive的表。Overview
将二者生成的表信息写入Kafka结果表中,其具体步骤如下: 参考增强型跨源连接,在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafka的安全组,添加入向规则使其对Flink的队列网
认证相关用户名。 password 否 String 认证相关用户密码。 certificate_location 否 String 用户安全集群的证书路径,目前只支持OBS路径,cer类型文件。 datasource_type 是 String 数据源类型,目前支持CSS,KRB,passwd
认证相关用户名。 password 否 String 认证相关用户密码。 certificate_location 否 String 用户安全集群的证书路径,目前只支持OBS路径,cer类型文件。 datasource_type 是 String 数据源类型,目前支持CSS,KRB,passwd
该示例是从Datagen数据源中生成数据,并将结果写入到Doris结果表中。 参考增强型跨源连接,在DLI上根据Doris所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。参考“修改主机信息”章节描述,在增强型跨源中增加MRS的主机信息。 设置Doris的安全组,
流。它会将INSERT/UPDATE_AFTER数据作为正常的Kafka消息写入,并将DELETE数据以value为空的Kafka消息写入(表示对应 key 的消息被删除)。Flink将根据主键列的值对数据进行分区,从而保证主键上的消息有序,因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。 前提条件
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
rogress表示整个作业的运行进度,因为没有子作业在运行,sub_job_id不展示。 如果有子作业在运行中,则展示该子作业的运行进度,progress的计算方法为:子作业已经完成的task数除以子作业总的task数。此时progress表示子作业的运行进度,sub_job_id展示。
该示例是从kafka的一个topic中读取数据,并使用kafka sink将数据写入到kafka的另一个topic中。 根据kafka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的地址测试队列连通性
流。它会将INSERT/UPDATE_AFTER数据作为正常的Kafka消息写入,并将DELETE数据以value为空的Kafka消息写入(表示对应 key 的消息被删除)。Flink将根据主键列的值对数据进行分区,从而保证主键上的消息有序,因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。 前提条件
他服务的操作权限。 CU数量 CU数量为DLI的计算单元数量和管理单元数量总和,CU也是DLI的计费单位,1CU=1核4G。 当前配置的CU数量为运行作业时所需的CU数,不能超过其绑定队列的CU数量。 管理单元 管理单元CU数量。 并行数 作业的并行数是指作业中各个算子的并行执行
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
EXCEPT_KEY:记录的value部分包含schema的所有内容,定义为主键的字段除外。 properties.* 否 无 String 该选项可以传递任意的Kafka参数。 “properties.”后的后缀名必须匹配定义在 kafka参数文档中的参数名。 Flink会自动移除选项名中的 "properties
EXCEPT_KEY:记录的value部分包含schema的所有内容,定义为主键的字段除外。 properties.* 否 无 String 该选项可以传递任意的Kafka参数。 “properties.”后的后缀名必须匹配定义在 kafka参数文档中的参数名。 Flink会自动移除选项名中的 "properties
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《
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《
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服务端的端口如果监听在hostname上,则需要将Kafka
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服务端的端口如果监听在hostname上,则需要将Kafka
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
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