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单击“提交”完成弹性资源池的创建。 在弹性资源池的列表页,选择要操作的弹性资源池,单击操作列的“添加队列”。 配置队列的基础配置,具体参数信息如下。 表4 弹性资源池添加队列基础配置 参数名称 参数说明 配置样例 名称 弹性资源池添加的队列名称。 dli_queue_01 类型 选择创建的队列类型。
Archive(归档)是为了减轻Hudi读写元数据的压力,所有的元数据都存放在这个路径:Hudi表根目录/.hoodie目录,如果.hoodie目录下的文件数量超过10000就会发现Hudi表有非常明显的读写时延。 规则 Hudi表必须执行Archive。 对于Hudi的MOR类型和COW类型的表,都需要开启Archive。
前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化DLI客户端完成客户端DLIClient的初始化。 上传资源包 您可以使用DLI提供的接口上传资源包,示例代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 private static void uploa
es"修改为对应的数据库名字。 passwdauth DLI侧创建的Password类型的跨源认证名称。使用跨源认证则无需在作业中配置账号和密码。 dbtable 数据库postgres中的数据表。 partitionColumn 读取数据时,用于设置并发使用的数值型字段。 说明:
通过以下方式可获取AK/SK,项目ID及对应的region信息。 登录管理控制台。 鼠标指向界面右上角的登录用户名,在下拉列表中单击“我的凭证”。 在左侧导航栏中选择“访问密钥”,单击“新增访问密钥”。根据提示输入对应信息,单击“确定”。 在弹出的提示页面单击“立即下载”。下载成功后,打开凭证文件,获取AK/SK信息。
OBS的使用涉及以下几项费用: 存储费用:静态网站文件存储在OBS中产生的存储费用。 请求费用:用户访问OBS中存储的静态网站文件时产生的请求费用。 流量费用:用户使用自定义域名通过公网访问OBS时产生的流量费用。 实际产生的费用与存储的文件大小、用户访问所产生的请求次数和流量大小有关,请根据自己的业务进行预估。
弹性资源池ID:通过调用查询所有弹性资源池获弹性资源池ID。响应中的resource_id为弹性资源池ID。 增强型跨源连接ID:在DLI管理控制台的“增强型跨源连接”列表页获取“连接ID”即为增强型跨源连接ID。 数据库ID:添加标签时候传入的数据库ID即数据库名。您可以在DLI控制台的“库表管理”页面查看数据库名称。
Hudi Hudi是一种数据湖的存储格式,在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。支持多种计算引擎,提供IUD接口,在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 表1 支持类别 类别 详情 支持Flink表类型 源表、结果表 支持hudi表类型
并且做过Compaction才能有旧版本的文件。 Hudi表满足hoodie.cleaner.commits.retained设置的阈值。如果是Flink写hudi,则至少提交的checkpoint要超过这个阈值;如果是批写Hudi,则批写次数要超过这个阈值。 建议 MOR表下游
会将TimeLine里的所有Compaction Plan一个一个去执行,一直到全部都执行完。 对于Merge-On-Read表,数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储,更新被记录到增量文件,然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件。Merge-O
什么是Archive Archive用户清理Hudi表的元数据文件(位于.hoodie目录下,格式为 ${时间戳}.${操作类型}.${操作状态},比如20240622143023546.deltacommit.request)。对Hudi表进行的每次操作都会产生元数据文件,而元数据文件过多
SparkSQL天然与Hive集成,无需考虑元数据问题。该条建议针对的是通过Spark Datasource API或者Flin写Hudi表的场景,通过这两种方式写Hudi时需要增加向Hive同步元数据的配置项;该配置的目的是将Hudi表的元数据统一托管到Hive元数据服务中,为后续的跨引擎操作数据以及数据管理提供便利。
配置一个标识符作为输出数据的前缀。 standard-error 否 该值只能为true或false,默认为false。 若为true,则表示输出数据到taskmanager的error文件中。 若为false,则表示输出数据到taskmanager的out中。 示例 从kafk
name, age FROM my_source; 写数据至多个Sink表 EXECUTE STATEMENT SET BEGIN ... END; 是写数据至多个Sink表的必填语句,用于定义在同一个作业中执行多个插入数据的操作。 写数据至多个Sink表时,EXECUTE STATEMENT
SparkDataSource(option里设置如下参数,写数据时触发) hoodie.clean.automatic=true hoodie.cleaner.commits.retained=10 // 默认值为10,根据业务场景指定 Flink(with属性里设置如下参数,写数据时触发) clean.async
select regexp_substr('a1b2c3', '[a-z]'); 返回b。 select regexp_substr('a1b2c3', '[a-z]', 2, 1); 返回c。 select regexp_substr('a1b2c3', '[a-z]', 2, 2); 返回NULL。
只能为user-defined,表示使用自定义的source。 connector.class-name 是 source函数的全限定类名。 connector.class-parameter 否 source函数其构造函数的参数,只支持一个String类型的参数。 注意事项 connector
datetrunc datetrunc函数用于计算将日期date按照datepart指定的时间单位进行截取后的日期值。 截取datepart之前的部分,除截取的部分外自动填充为默认值。可参考示例代码。 命令格式 datetrunc (string date, string datepart)
1,表示从source的第一个字符开始匹配。 返回值说明 返回BIGINT类型的值。 如果没有匹配成功,返回0。 source、pattern值为NULL时,返回NULL。 示例代码 返回4。 select regexp_count('ab0a1a2b3c', '[0-9]');
执行该语句将返回该SQL语句的逻辑计划与物理执行计划。 语法格式 1 EXPLAIN [EXTENDED | CODEGEN] statement; 关键字 EXTENDED:指定该关键字后,会同时输出逻辑计划与物理执行计划。 CODEGEN:指定该关键字后,若有codegen产生的代码也将输出。