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配置PowerBI通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Power BI提供了数据集成、数据仓库、报告和数据可视化等功能,能够将复杂的数据转换为易于理解和交互的可视化图表和仪表板,从而帮助企业做出基于数据的决策。 Kyuubi是一个分布式SQL查询引擎,它允许用户通过标准的SQL接口来访问和分析数据。
配置Tableau通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Tableau是一款数据分析和可视化工具,支持通过拖放式界面连接到各种数据源,创建交互式和共享式的数据可视化,从而将数据转化为可操作的见解。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎,它提供了标准的SQL接口,使用
Flink 1.12版本说明 数据湖探索(DLI)遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.12版本所做的变更说明。 更多Flink 1.12版本说明请参考Release Notes - Flink 1.12。 Flink 1.12版本发布时间 版本名称 发布时间
DLI的数据可存储在哪些地方 DLI支持存储哪些格式的数据? DLI支持如下数据格式: Parquet CSV ORC Json Avro DLI服务的数据可以存储在哪些地方? OBS:SQL作业,Spark作业,Flink作业使用的数据均可以存储在OBS服务中,降低存储成本。
DLI SDK简介 DLI SDK简介 数据湖探索服务软件开发工具包(DLI SDK,Data Lake Insight Software Development Kit)是对DLI服务提供的REST API进行的作业提交的封装,以简化用户的开发工作。用户直接调用DLI SDK提供的接口函数即可实现使用提交DLI
查看Delta表历史操作记录 命令格式 DESCRIBE HISTORY [database_name.]table_name|DELTA.`obs_path` [LIMIT n] 示例 DESCRIBE HISTORY delta_table0; DESCRIBE HISTORY
345, 2) = 42.340 truncate(42.345) = 42.000 PI() 所有数字类型 返回pi的值 注意事项 字符串类型不能参与算术运算。 父主题: 内置函数
Spark开源命令支持说明 本章节介绍了目前DLI对开源的Spark SQL语法的支持情况。详细的语法、参数说明,示例等信息请参考Spark官方文档。 表1 DLI Spark开源命令支持说明 功能描述 语法示例 DLI Spark 2.4.5 DLI Spark 3.3.1 创建数据库
将Spark作业结果存储在MySQL数据库中,缺少pymysql模块,如何使用python脚本访问MySQL数据库? 缺少pymysql模块,可以查看是否有对应的egg包,如果没有,在“程序包管理”页面上传pyFile。具体步骤参考如下: 将egg包上传到指定的OBS桶路径下。 登录DLI管理控制台,单击“数据管理
FileSystem源表 功能描述 本节介绍FileSystem源表的定义,以及创建源表时使用的参数和示例代码。 前提条件 该场景作业需要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
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前,Avro schema 从表schema 推导。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明
DESCRIBE 命令功能 DESCRIBE命令用于显示表的详细信息或统计信息。 命令格式 显示表统计信息: DESCRIBE [EXTENDED|FORMATTED] [database_name.]table_name|DELTA.`obs://bucket_name/tbl_path`;
Upsert Kafka源表 功能描述 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。 作为 source,upsert-kafka 连接器生产changel
量或没有可创建队列空间的情况下,可以使用该队列执行作业。“default”队列只用于用户体验,所有人共用,用户间可能会出现抢占资源的情况,不能保证每次都可以得到资源执行相关操作。 发布区域:全部 弹性资源池和队列简介 OBS 2.0支持 DLI元数据管理 DLI元数据是SQL作业
Kafka结果表 功能描述 DLI通过Kafka结果表将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
345, 2) = 42.340 truncate(42.345) = 42.000 PI() 所有数字类型 返回pi的值 注意事项 字符串类型不能参与算术运算。 父主题: 内置函数
SESSION_END(time_attr, interval) 返回相对应的滚动、滑动和会话窗口范围以外的上界时间戳。 注意: 范围以外的上界时间戳不可以 在随后基于时间的操作中,作为行时间属性使用,比如基于时间窗口的join以及分组窗口或分组窗口上的聚合。 TUMBLE_ROWTIME(time_attr
userDefined源表 功能描述 您可通过编写代码实现从云生态或者开源生态获取数据,再把获取到的数据作为Flink作业的输入数据。 前提条件 自定义source类需要继承类RichParallelSourceFunction,并指定数据类型为Row。 例如自定义类MySource:public
离线Compaction配置 对于MOR表的实时业务,通常设置在写入中同步生成compaction计划,因此需要额外通过DataArts或者脚本调度SparkSQL去执行已经产生的compaction计划。 执行参数 set hoodie.compact.inline = true;
U数。 在全天的任意一个时间段内,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。 同一队列不同扩缩容策略的时间段区间不能有交集。 弹性资源池队列中的扩缩容策略时间段仅支持整点的时间段设置,并且包含设置的开启时间,不包含设置的结束时间,例如设置时间段00-09