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控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择spark版本为2
控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择spark版本为2
控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择Spark版本为2
控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 创建S
台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择spark版本为2
控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择spark版本为2
表示永久不失效。 compaction.async.enabled 否 false Boolean 是否开启在线压缩。 true:开启 false:关闭 建议关闭在线压缩,提升性能。但是调度compaction.schedule.enabled仍然建议开启,之后可通过离线异步压缩,执行阶段性生成的压缩plan。
valuator实现UDAFEvaluator接口。 Evaluator需要实现UDAFEvaluator的init、iterate、terminatePartial、merge、terminate这几个函数。 init函数实现接口UDAFEvaluator的init函数。 it
int b) { return a + b; } } 编写调试完成代码后,通过IntelliJ IDEA工具编译代码并导出Jar包。 单击工具右侧的“Maven”,参考下图分别单击“clean”、“compile”对代码进行编译。 编译成功后,单击“package”对代码进行打包。
源中增加MRS的主机信息。 设置HBase和Kafka的安全组,添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据HBase和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通,则表示跨源已经绑定成功,否则表示未成功。 参考MRS HBase的使用,通过HBase sh
单击“安全模式”中的“下载证书”下载安全证书。 使用keytool工具生成keystore和truststore文件。 使用keytool工具生成keystore和truststore文件,其中需要使用到安全集群的安全证书(CloudSearchService.cer),keytool工具还有其他参数,可根据需求设置。
设置Elasticsearch和Kafka的安全组,添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据Elasticsearch和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通,则表示跨源已经绑定成功,否则表示未成功。 登录Elasticsearch集群的Kibana,并选择Dev
设置Elasticsearch和Kafka的安全组,添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据Elasticsearch和Kafka的地址测试队列连通性。如果能连通,则表示跨源已经绑定成功,否则表示未成功。 登录Elasticsearch集群的Kibana,并选择Dev
format delimited fields terminated by ',' STORED as TEXTFILE; 支持 支持 插入测试数据 insert into table testDB.testTable2 values (1, 18, 3.14, "20240101"
Windows系统,支持Windows7以上版本。 安装JDK JDK使用1.8版本。 安装和配置IntelliJ IDEA IntelliJ IDEA为进行应用开发的工具,版本要求使用2019.1或其他兼容版本。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 开发流程 DLI进行Spark
cast(case_timestamp_to_date as date) from kafkaSource; 连接Kafka集群,向Kafka的topic中发送如下测试数据: {"cast_int_to_string":"1", "cast_String_to_int": "1", "case_string_to_timestamp":
注解相关参数、类或方法来支持提取过程。 代码示例 Table(类似于 SQL 标准)是一种强类型的 API,函数的参数和返回类型都必须映射到 Table API 的数据类型,参见Table API数据类型。 如果需要更高级的类型推导逻辑,您可以在每个自定义函数中显式重写 getTypeInference(
通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》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SQL API访问 未开启Kerberos完整代码示例 1 2 3 4
注解相关参数、类或方法来支持提取过程。 代码示例 Table(类似于 SQL 标准)是一种强类型的 API,函数的参数和返回类型都必须映射到 Table API 的数据类型,参见Table API数据类型。 如果需要更高级的类型推导逻辑,您可以在每个自定义函数中显式重写 getTypeInference(
源,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置RDS MySQL的安全组,添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根RDS的地址测试队列连通性。若能连通,则表示跨源已经绑定成功,否则表示未成功。 登录RDS MySQL,并使用下述命令在flink库下创建o