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nt avro的形式写入作为sink的topic中 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源,并绑定所要使用的队列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将要使用的队列放开,并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性(通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-
在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击作业管理>“Flink作业”,在需要编辑作业对应的“操作”列中,单击“编辑”,进入作业编辑页面。 在“运行参数设置”页签,“UDF Jar”选择创建的程序包,单击“保存”。 选定JAR包以后,SQL里添加UDF声明语句,就可以像普通函数一样使用了。 1
StructField("value", DoubleType())]) 设置数据 1 dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([("aaa", "abc",
\"age\":\"23\"}")); Dataset<Row> dataFrame = sqlContext.read().json(javaRDD); 设置连接参数 String url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin";
/v1.0/{project_id}/jobs/submit-job,SQL语句调用 dli:table:showPartitions √ × 设置表配置 POST /v1.0/{project_id}/jobs/submit-job,SQL语句调用 dli:table:alterTableSetProperties
sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-mongo").getOrCreate() 设置连接参数 1 2 3 4 5 6 url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin"
登录DEW管理控制台 选择“凭据管理”,进入“凭据管理”页面。 单击“创建凭据”。配置凭据基本信息 DLI Spark jar作业编辑界面设置作业参数。 Spark参数: spark.hadoop.fs.obs.bucket.USER_BUCKET_NAME.dew.access
在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击作业管理>“Flink作业”,在需要编辑作业对应的“操作”列中,单击“编辑”,进入作业编辑页面。 在“运行参数设置”页签,“UDF Jar”选择创建的程序包,单击“保存”。 选定JAR包以后,SQL里添加UDF声明语句,就可以像普通函数一样使用了。 1
创建Flink OpenSource SQL作业时,在作业编辑界面的“运行参数”处,“Flink版本”需要选择“1.15”,勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶,方便后续查看作业日志。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,
10:10:00 cookie2 2015-04-10 11:00:00 url77 2015-04-10 10:50:01 说明:因为没有设置默认值,当没有上两行时显示为NULL。 示例2: SELECT cookieid, createtime, url, LAG(createtime
在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击作业管理>“Flink作业”,在需要编辑作业对应的“操作”列中,单击“编辑”,进入作业编辑页面。 在“运行参数设置”页签,“UDF Jar”选择创建的程序包,单击“保存”。 选定JAR包以后,SQL里添加UDF声明语句,就可以像普通函数一样使用了。 1
cu_number 否 Integer 用户为作业选择的CU数量。默认值为“2”。 parallel_number 否 Integer 用户设置的作业并行数目。默认值为“1”。 checkpoint_enabled 否 Boolean 是否开启作业自动快照功能。 开启:true 关闭:false
10:10:00 cookie2 2015-04-10 11:00:00 url77 2015-04-10 10:50:01 说明:因为没有设置默认值,当没有上两行时显示为NULL。 示例2: SELECT cookieid, createtime, url, LAG(createtime
登录DLI管理控制台,在左侧导航栏单击“跨源管理”,在跨源管理界面,单击“增强型跨源”,单击“创建”。 在增强型跨源创建界面,配置具体的跨源连接参数。具体参考如下。 连接名称:设置具体的增强型跨源名称。本示例输入为:dli_kafka。 弹性资源池:选择步骤1:创建队列中已经创建的队列。 虚拟私有云:选择Kafka的虚拟私有云。
入CSV及JSON类型数据时可指定。 bad_records_path 否 String 作业执行过程中的bad records存储目录。设置该配置项后,bad records不会导入到目标表。 timestamp_format 否 String 指定特定的时间格式,默认为“yyyy-MM-dd
建议为streaming-source.monitor-interval(最新分区作为临时表)或 lookup.join.cache.ttl(所有分区作为临时表)设置一个相对较大的值。否则,作业容易出现性能问题,避免表更新和重新加载过于频繁。 缓存刷新需加载整个Hive表。无法区分新数据和旧数据。 参数说明
sparkSession.sql("select * from test_dds").show() 操作结果 通过DataFrame API访问 设置连接参数 val url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin"
> 数据湖探索DLI”。在消费汇总中可以发现DLI计算资源使用量消费最多。 图2 费用汇总 单击“账单详情 > 自定义账单”,单击“维度设置”,选择“按使用量”。“统计周期”选择“明细”。在显示数据的标题行,“产品类型”选择“数据湖探索 DLI”,“产品”选择“DLI计算资源使用量”,单击“导出账单”。
t avro的形式写入作为sink的topic中。 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源,并绑定所要使用的队列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将要使用的队列放开,并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性(通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 >
从地区和终端节点中获取。 scope参数定义了Token的作用域,下面示例中IAM获取的Token仅能访问project下的资源。您还可以设置Token的作用域为某个账号下所有资源或账号的某个project下的资源,详细定义请参见IAM获取用户Token。 1 2 3 4