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Python SDK环境配置 操作场景 在进行二次开发时,要准备的开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统,推荐Windows 7及以上版本。 安装Python Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本,需要配置Visual
使用DLI提交SQL作业查询OBS数据 场景描述 DLI可以查询存储在OBS中的数据,本节操作介绍使用DLI提交SQL作业查询OBS数据的操作步骤。 本例新建“sampledata.csv”文件上传OBS桶,并新建弹性资源池队列,使用DLI创建数据库和表,使用DLI提供的SQL编辑器查询表的1000条数据。
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 应用场景 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,这种格式可以加快查询速度,查询Parquet格式数据时,只检查所需要的列并对它们的值执行计算,也就是说,只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项
consume-order”相等。 streaming-source.consume-start-offset 否 None String 流式处理消费的起始偏移量。如何解析和比较偏移量取决于您的订单。对于 create-time 和 partition-time,应为时间戳字符串 (yyyy-[m]m-[d]d
典型场景示例:迁移Hive数据至DLI 本文为您介绍如何通过CDM数据同步功能,迁移MRS Hive数据至DLI。其他MRS Hadoop组件数据,均可以通过CDM与DLI进行双向同步。 前提条件 已创建DLI的SQL队列。创建DLI队列的操作可以参考创建DLI队列。 创建DLI
根据MySQL和kafka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MySQL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。 在MySQL的flink数据库下创建表order_count,创建语句如下:
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使用Spark SQL作业分析OBS数据 DLI支持将数据存储到OBS上,后续再通过创建OBS表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括:创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已
创建非弹性资源池队列(废弃,不推荐使用) 非弹性资源池模式的队列是DLI的上一代计算资源管理方式,按使用需求购买和释放资源,需要预先估计资源使用需求再进行购买。 优先推荐使用弹性资源池队列,提高资源使用的灵活性和资源利用效率。购买弹性资源池并在弹性资源池中添加队列请参考创建弹性资源池并添加队列。
DLI Hudi元数据 DLI Hudi元数据说明 创建Hudi表时会在元数据仓创建表的相关元数据信息。 Hudi支持对接DLI元数据和Lakeformation元数据(仅Spark 3.3.1及以上版本支持对接Lakeformation元数据),对接方式与Spark一致。 DL
DLI Delta元数据 在DLI中提交Spark SQL作业开发Delta的SQL语法请参考Delta SQL语法参考。 在DLI中提交Spark Jar作业开发Delta请参考在DLI使用Delta提交Spark Jar作业。 DLI Delta元数据说明 创建Delta表时会在元数据仓创建表的相关元数据信息。
计费概述 数据湖探索DLI的计费由不同的计费项组成,不同的计费项有不同的计费模式,如图1所示。 图1 DLI的计费组成 计费项 DLI的计费项包括计算计费、存储计费、扫描量计费。DLI的计费详情请参见DLI产品价格详情。您可以通过DLI提供的价格计算器,快速计算出购买资源的参考价格。
DLI作业开发流程 本节内容为您介绍DLI作业开发流程。 创建IAM用户并授权使用DLI 如果您是企业用户,并计划使用IAM对您所拥有的DLI资源进行精细的权限管理,请创建IAM用户并授权使用DLI。具体操作请参考创建IAM用户并授权使用DLI。 首次使用DLI您需要根据控制台的
DLI预置的SQL模板中TPC-H样例数据说明 TPC-H样例数据简介 TPC-H(商业智能计算测试) 是交易处理效能委员会(TPC,Transaction Processing Performance Council) 组织制定的用来模拟决策支持类应用的一个测试集。目前,在学术
DLI支持的Prometheus基础监控指标 表1提供了DLI支持的Prometheus基础监控指标,AOM Prometheus支持免费存储基础指标。 除基础指标外,AOM Prometheus提供的自定义指标按计费规则付费使用。 表1 DLI支持的Prometheus监控指标
java样例代码 开发说明 mongo只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 DDS即文档数据库服务,兼容MongoDB协议。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接,并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代
DLI对接LakeFormation 操作场景 LakeFormation是企业级一站式湖仓构建服务,提供元数据统一管理能力,支持无缝对接多种计算引擎及大数据云服务,便捷高效地构建数据湖和运营相关业务,加速释放业务数据价值。 在DLI的Spark作业和SQL作业场景,支持对接La
pyspark样例代码 开发说明 mongo只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 DDS即文档数据库服务,兼容MongoDB协议。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接,并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编
使用DLI分析账单消费数据 应用场景 本文主要介绍如何使用华为云DLI上的实际消费数据(文中涉及账户的信息已脱敏),在DLI的大数据分析平台上进行分析,找出费用优化的空间,并给出使用DLI过程中降低成本的一些优化措施。 流程介绍 使用DLI进行账单分析与优化的操作过程主要包括以下步骤:
对象存储OBS结果表 功能描述 FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以