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步骤1:上传数据。将数据上传到对象存储服务OBS,为后面使用DLI完成数据分析做准备。 步骤2:分析数据。使用DLI对待分析的数据进行查询。 示例代码 具体样例数据及详细SQL语句可以通过数据包进行下载。 方案优势 数据免搬迁:DLI支持与多种数据源的对接,直接通过SQL建表就可以完成数据源的映射。
含DLI Flink提供了一系列预装在DLI服务中的依赖包,用于支持各种数据处理和分析任务。 如果您上传的Jar包中包含DLI Flink运行平台中已经存在的包,则会提示Flink Jar 包冲突,导致作用提交失败。 请参考DLI用户指南中提供的依赖包信息先将重复的包删除后再上传。
查询Spark作业日志 操作场景 DLI作业桶用于存储DLI作业运行过程中产生的临时数据,例如:作业日志、作业结果。 本节操作指导您在DLI管理控制台配置DLI作业桶,并获取Spark作业日志的操作方法。 使用须知 请勿将该DLI作业桶绑定的OBS桶用作其它用途,避免出现作业结果混乱等问题。
查询SQL作业日志 操作场景 DLI作业桶用于存储DLI作业运行过程中产生的临时数据,例如:作业日志、作业结果。 本节操作指导您在DLI管理控制台配置DLI作业桶,并获取SQL作业日志的操作方法。 使用须知 请勿将该DLI作业桶绑定的OBS桶用作其它用途,避免出现作业结果混乱等问题。
BERNOULLI 每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时,将扫描表的所有物理块并跳过某些行(基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的比较)。结果中包含一行的概率与任何其他行无关。这不会减少从磁盘读取采样表所需的时间。如果进一步处理采样输出,则可能会影响总查询时间。
自定义(JAR)作业支持上传配置文件。 将配置文件通过程序包管理上传到DLI; 在Flink jar作业的其他依赖文件参数中,选择创建的DLI程序包; 在代码中通过ClassName.class.getClassLoader().getResource("userData/fileName")加载该文件。
列名称,进入到队列监控页面。 在队列监控页面,分别查看以下指标查看当前队列的作业运行情况。 “提交中作业数”:展示当前队列中状态为“提交中”的作业数量。 “运行中作业数”:展示当前队列中状态为“运行中”的作业数量。 “已完成作业数”:展示当前队列中状态为“已成功”的作业数量。 图1
spark_catalog", "org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog") 3. 编写代码(可通过sql或者api两种方式实现)。 1) sql开发示例如下,具体sql语法参考“Delta Sql语法参考”。 public static
欠费说明 用户在使用DLI服务时,账户的可用额度小于待结算的账单,即被判定为账户欠费。欠费后,可能会影响云服务资源的正常运行,请及时充值。 欠费原因 已购买套餐包,但使用量超出套餐包额度,进而产生按需费用,同时账户中的余额不足以抵扣产生的按需费用。请参考已购买套餐包,为什么仍然产
测试)。如果能连通,则表示跨源已经绑定成功;否则表示未成功。 创建flink opensource sql作业,选择flink1.15,并提交运行,其代码如下: CREATE TABLE kafkaSource ( order_id string, order_channel string
在DLI资源生命周期的不同阶段,您可以根据需要选择一种方式进行续费,具体如图1所示。 图1 DLI资源生命周期 DLI资源从购买到到期前,处于正常运行阶段,资源状态为“运行中”。 到期后,资源状态变为“已过期”。 到期未续费时,DLI资源首先会进入宽限期,宽限期到期后仍未续费,资源状态变为“已冻结”。
包年包月弹性资源池设置了定时扩缩容时,怎样计费? 假设您在2023/03/08 15:50:04购买了包年/包月弹性资源池(CU范围:64CUs),购买时长为一个月,在资源运行一段时间后发现使用过程中大部分时间CU数在128CU以上(假设每天累计12个小时实际CUs为128CUs,超出规格64CUs。),因此在2023/03/10
创建并提交Spark作业 场景描述 本章节指导用户通过API创建并提交Spark作业。 约束限制 新队列第一次运行作业时,需要一定的时间,通常为6~10分钟。 涉及接口 创建弹性资源池:创建弹性资源池。 创建队列:在弹性资源池中添加队列。 上传分组资源:上传Spark作业所需的资源包。
测试)。如果能连通,则表示跨源已经绑定成功;否则表示未成功。 创建flink opensource sql作业,选择flink1.15,并提交运行,其代码如下: CREATE TABLE kafkaSource ( log string ) WITH ( 'connector' =
如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度 操作场景 Spark作业在执行shuffle类语句,包括group by、join等场景时,常常会出现数据倾斜的问题,导致作业任务执行缓慢。 该问题可以通过设置spark.sql.shuffle
开启Flink作业动态扩缩容 操作场景 在实际作业运行中,由于作业的数据流量变化,导致所需计算资源不同,造成流量较小时计算资源浪费,流量较大时计算资源不足以满足计算所需。 DLI提供的动态扩缩容功能可以根据当前作业的负载情况,例如:数据输入输出量、数据输入输出速率、反压等情况,动
弹性资源池中任意一个队列的最大CU必须小于等于弹性资源池的最大CU。 弹性资源池至少可以满足弹性资源池中所有队列按最小CU运行,尽量满足队列按最大CU运行。 规格(包周期CU):购买弹性资源池时选择的CU范围的最小值即弹性资源池规格。规格是包周期弹性资源池特有的。规格部分以包周期的计费,规格之外的部分按需计费。
单击SQL编辑器页面右上方的“设置”按钮。可以设置SQL作业运行参数和作业标签。 参数设置:以“key/value”的形式设置提交SQL作业的配置项。 详细内容请参见《数据湖探索SQL语法参考》。 标签:以“key/value”的形式设置SQL作业的标签。 表2 SQL作业运行参数配置说明 参数名称 默认值 描述
输入kafka的地址 > 测试)。如果能连通,则表示跨源已经绑定成功;否则表示未成功。 创建flink opensource sql作业,并提交运行,其代码如下: CREATE TABLE kafkaSource ( order_id string, order_channel string
Spark计算引擎推荐版本: Spark 3.3.1。 不建议长期混用不同版本的Spark/Flink引擎。 长期混用不同版本的Spark/Flink引擎会导致代码在新旧版本之间不兼容,影响作业的执行效率。 当作业依赖于特定版本的库或组件,长期混用不同版本的Spark/Flink引擎可能会导致作业因依赖冲突而执行失败。