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了解数据目录、数据库和表 数据库和表是SQL作业、Spark作业场景开发的基础,在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 Flink支持动态数据类型,可以在运行时定义数据结构,不需要事先定义元数据。 数据目录 数据目录(Catalog)是元数据管理对象,它可以包含多个数据库。
从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 CDC是变更数据捕获(Change Data Capture)技术的缩写,它可以将源数据库的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中,还可以对数据进行一定的处理
窗口函数 窗口表值函数(Windowing TVFs) 窗口是处理无限流的核心。窗口把流分割为有限大小的 “桶”,这样就可以在其之上进行计算。 Apache Flink 提供了如下 窗口表值函数(table-valued function, 缩写TVF)把表的数据划分到窗口中: 滚动窗口
Doris源表 功能描述 Flink SQL作业读取Doris源表。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上,因此要与Doris建立增强型跨源连接,且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接,请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景,提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取,基于内存,可持久化。有关Redis的详细信息,
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景,提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取,基于内存,可持久化。有关Redis的详细信息,
Flink作业常用操作 用户创建了新作业后,需要根据用户的实际需求对作业进行操作,包括编辑作业基本信息,启停作业、导入/导出作业等。 编辑作业 用户可以对已经创建的作业进行编辑,如修改SQL语句、作业名称和描述、作业配置信息等。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击“作业管理”>
使用DataSource语法创建DLI表 功能描述 使用DataSource语法创建DLI表。DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异,详细请参考语法格式和注意事项说明。 注意事项 CTAS建表语句不能指定表的属性。 若没有指定分隔符
使用DataSource语法创建DLI表 功能描述 使用DataSource语法创建DLI表。DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异,详细请参考语法格式和注意事项说明。 注意事项 CTAS建表语句不能指定表的属性。 若没有指定分隔符
弹性资源池计费 弹性资源池计费模式 弹性资源池为DLI作业运行提供计算资源。弹性资源池支持三种计费模式: 包年包月:是预付费模式,按订单的购买周期计费。拥有专属的计算资源,空闲(无作业运行)时不会释放,使用体验更佳,价格比按需计费模式更优惠。 适用于可预估资源使用周期的场景,例如已完成开发进入生产阶段的项目
从Kafka读取数据写入到RDS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为根据商品的实时点击量,获取每小时内点击量最高的3个商品及其相关信息。商品的实时点击量数据为输入源发送到Kafka中,再将Kafka数据的分析结果输出到RDS中。 例如,输入如下样例数据: