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Spark 2.4.5版本说明 数据湖探索(DLI)遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 2.4.5版本所做的变更说明。 更多Spark 2.4.5版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 2.4.5版本发布时间 版本名称 发布时间
聚合值。和 GROUP BY 聚合不同, OVER 聚合不会把结果通过分组减少到一行,它会为每行输入增加一个聚合值。 更多介绍和使用请参考开源社区文档:Over聚合。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 SELECT agg_func(agg_col) OVER (
使用Notebook实例提交DLI作业 Notebook是基于开源JupyterLab进行了深度优化的交互式数据分析挖掘模块,提供在线的开发和调试能力,用于编写和调测模型训练代码。完成DLI对接Notebook实例后,您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代
使用Livy提交Spark Jar作业 DLI Livy简介 DLI Livy是基于开源的Apache Livy用于提交Spark作业到DLI的客户端工具。 准备工作 创建DLI队列。在“队列类型”中选择“通用队列”,即Spark作业的计算资源。具体请参考创建队列。 准备一个li
Hudi 结果表 功能描述 Flink SQL作业写Hudi表。 更多具体使用可参考开源社区文档:Hudi。 注意事项 推荐使用SparkSQL统一建表 表名必须满足Hive格式要求 表名必须以字母或下划线开头,不能以数字开头。 表名只能包含字母、数字、下划线。 表名长度不能超过128个字符。
对接的DLI服务的Region。 根据Spark应用程序的需要,修改“spark-defaults.conf”中的配置项,配置项兼容开源Spark配置项,参考开源Spark的配置项说明。 使用Spark-submit提交Spark作业 进入工具文件bin目录,执行spark-submit命令,并携带相关参数。
配置DBeaver连接DLI进行数据查询和分析 DBeaver 是一个免费且开源的数据库管理工具,支持多种数据库,通过DBeaver这款可视化数据库管理工具可以查看数据库结构、执行SQL查询和脚本、浏览和导出数据等。本节操作介绍DBeaver连接DLI服务的操作步骤。 操作前准备
Integer 子作业ID,对应开源spark JobData的jobId。 name 否 String 子作业name,对应开源spark JobData的name。 description 否 String 子作业description,对应开源spark JobData的description。
配置SuperSet通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Superset是一个开源的数据探索和可视化平台,支持对数据进行快速、直观的探索,同时支持创建丰富的数据可视化和交互式仪表板。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎,它提供了标准的SQL接口,使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。
配置DBT连接DLI进行数据调度和分析 DBT(Data Build Tool),是一款开源的数据建模和转换工具,运行在Python环境上。DBT连接DLI,用来定义和执行SQL转换,支持从数据集成、转换到分析的整个数据生命周期管理,适用于大规模数据分析项目和复杂的数据分析场景。
0。 Spark 3.3.1(3.0.0)版本的SQL仍有部分不支持Delta表的相关开源语法,具体内容请参考表1。 表1 Spark 3.3.1-3.0.0版本SQL不支持的Delta表相关开源语法 不支持的语法 示例 ALTER TABLE REPLACE COLUMNS替换列
内置函数 具体使用请参考开源社区文档:内置函数。 比较函数 逻辑函数 算术函数 字符串函数 时间函数 条件函数 类型转换函数 集合函数 JSON函数 值构建函数 值获取函数 分组函数 Hash函数 聚合函数 表值函数 父主题: 函数
用户组。 跨源认证用户授权 登录DLI管理控制台。 单击“跨源管理 > 跨源认证”。 选择要进行授权的跨源认证,单击操作列“权限管理”进入开源认证的用户权限信息页面。 单击页面右上角“授权”可对当前的跨源认证新增用户授权。 图1 跨源认证用户授权 表1 用户授权参数说明 参数名称
圈。数据湖探索的流生态分为云服务生态和开源生态: 云服务生态:数据湖探索在Flink SQL中支持与其他服务的连通。用户可以直接使用SQL从这些服务中读写数据。如DIS、OBS、CloudTable、MRS、RDS、SMN、DCS等。 开源生态:通过增强型跨源连接建立与其他VPC
运行失败且超过1分钟(日志转储周期1分钟),会在application_xx下生成运行日志。 另外,由于DLI服务端已经内置了Flink的依赖包,并且基于开源社区版本做了安全加固。为了避免依赖包兼容性问题或日志输出及转储问题,打包时请注意排除以下文件: 系统内置的依赖包,或者在Maven或者Sb
SQL语法参考》。 发布区域:全部 使用DLI提交SQL作业查询OBS数据 导出SQL作业结果 OBS 2.0支持 DLI Spark作业 DLI在开源Spark基础上进行了大量的性能优化与服务化改造,兼容Apache Spark生态和接口,执行批处理任务。 DLI还支持使用Spark作业
移除重复数据,就像窗口TopN一样。理论上,窗口是一种特殊的窗口 Top-N:N是1并且是根据处理时间或事件时间排序的。 更多介绍和使用请参考开源社区文档:窗口去重。 语法格式 SELECT [column_list] FROM ( SELECT [column_list],
推荐使用DLI Flink 1.15版本。 Flink 1.15版本有哪些优势? Flink 1.15版本在语法设计上实现了更高的兼容性,与主流开源技术标准保持一致。 Flink 1.15版本新增读写Hive、Hudi等Connector。 更多Flink 1.15版本的优势请参考Flink
自建大数据生态的调度工具,如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理,可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式,云上多种数据源、ECS自建数据库以及线下数据库,数据无需搬迁,即可实现对云上多个数据源进行分析,构
WHEN flag IN ('android', 'iphone')THEN user_id ELSE NULL END) AS app_uv 可调整为 COUNT(DISTINCT user_id) FILTER(WHERE flag IN ('android', 'iphone'))