检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
=> 'id'); 注意事项 table与path参数必须存在一个,否则无法判断需要执行clustering的表。 使用由DLI提供的元数据服务时,本命令仅支持配置table参数,不支持配置path参数。 如果需要对指定分区进行clustering,参考格式:predicate =>
创建分区表时,分区字段必须是表字段的最后一个字段或几个字段,且多分区字段的顺序也必须对应。否则将出错。 单表分区数最多允许200000个。 2024年1月后新注册使用DLI服务的用户,且使用Spark3.3及以上版本的引擎,在使用DataSource语法创建表时支持使用CTAS创建分区表。 语法格式 1 2 3 4 5
创建分区表时,分区字段必须是表字段的最后一个字段或几个字段,且多分区字段的顺序也必须对应。否则将出错。 单表分区数最多允许200000个。 2024年1月后新注册使用DLI服务的用户,且使用Spark3.3及以上版本的引擎,在使用DataSource语法创建表时支持使用CTAS创建分区表。 语法格式 1 2 3 4 5
单引号('')包围起来。 partition_specs 分区信息,key=value形式,key为分区字段,value为分区值。若分区字段为多个字段,可以不包含所有的字段,会删除匹配上的所有分区。“partition_specs”中的参数默认带有“( )”,例如:PARTITION
使用Hive语法创建OBS表。 回收站数据自动清理需要在OBS并行文件系统的桶上配置回收站数据的生命周期规则。具体步骤参考如下: 在OBS服务控制台页面左侧选择“并行文件系统”,单击对应的文件系统名称。 在“基础配置”下单击“生命周期规则”,创建或者编辑生命周期规则。 图1 创建生命周期规则
使用Hive语法创建OBS表。 回收站数据自动清理需要在OBS并行文件系统的桶上配置回收站数据的生命周期规则。具体步骤参考如下: 在OBS服务控制台页面左侧选择“并行文件系统”,单击对应的文件系统名称。 在“基础配置”下单击“生命周期规则”,创建或者编辑生命周期规则。 图1 创建生命周期规则
"elastic_resource_pool_name" : "elastic_pool_0623_02" } 状态码 状态码 描述 200 OK 400 用户输入参数错误,例如创建已存在的弹性资源池 403 Forbidden 错误码 调用接口出错后,将不会返回上述结果,而是返回错误码和错误信息,更多介绍请参见错误码。
4 16:10:06","user_id":"0001","user_name":"Alice","area_id":"330106"} 用户可按下述操作查看输出结果: 方法一:"更多" -> "FlinkUI" -> "Task Managers" -> "Stdout"。 方
4 16:10:06","user_id":"0001","user_name":"Alice","area_id":"330106"} 用户可按下述操作查看输出结果: 方法一:"更多" -> "FlinkUI" -> "Task Managers" -> "Stdout"。 方
}, "table": "products", "ts": 1589373560798, "type": "UPDATE" } 用户可按下述操作查看输出结果: 方法一:"更多" -> "FlinkUI" -> "Task Managers" -> "Stdout"。 方
}, "table": "products", "ts": 1589373560798, "type": "UPDATE" } 用户可按下述操作查看输出结果: 方法一:"更多" -> "FlinkUI" -> "Task Managers" -> "Stdout"。 方
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。 父主题: Hudi数据表设计规范
可先行调用该接口获取算子ID,即响应消息中stream_graph包含的operator_list中的id即为算子ID。 算子流量根据用户业务实际情况预估。 job_type 否 String 作业类型。 只支持flink_opensource_sql_job类型作业。 graph_type
lateness_interval) 返回相对应的滚动窗口范围以外的上界时间戳。 示例 1. 根据订单信息使用kafka作为数据源表,JDBC作为数据结果表统计用户在30秒内的订单数量,并根据窗口的订单id和窗口开启时间作为主键,将结果实时统计到JDBC中: 根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云
lateness_interval) 返回相对应的滚动窗口范围以外的上界时间戳。 示例 1. 根据订单信息使用kafka作为数据源表,JDBC作为数据结果表统计用户在30秒内的订单数量,并根据窗口的订单id和窗口开启时间作为主键,将结果实时统计到JDBC中: 根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云
purge"='true'时,清除元数据和数据文件。 "auto.purge"='false'时,仅清除元数据,数据文件会移入OBS回收站。默认值为“false”,且不建议用户修改此属性,避免数据删除后无法恢复。 CREATE TABLE orders ( orderkey bigint, orderstatus
UE。 注意事项 double、real和float值存在一定的精度差。且我们不建议直接使用等号“=”对两个double类型数据进行比较。用户可以使用两个double类型相减,而后取绝对值的方式判断。当绝对值足够小时,认为两个double数值相等,例如: abs(0.9999999999
UE。 注意事项 double、real和float值存在一定的精度差。且我们不建议直接使用等号“=”对两个double类型数据进行比较。用户可以使用两个double类型相减,而后取绝对值的方式判断。当绝对值足够小时,认为两个double数值相等,例如: abs(0.9999999999
UE。 注意事项 double、real和float值存在一定的精度差。且我们不建议直接使用等号“=”对两个double类型数据进行比较。用户可以使用两个double类型相减,而后取绝对值的方式判断。当绝对值足够小时,认为两个double数值相等,例如: abs(0.9999999999
UE。 注意事项 double、real和float值存在一定的精度差。且我们不建议直接使用等号“=”对两个double类型数据进行比较。用户可以使用两个double类型相减,而后取绝对值的方式判断。当绝对值足够小时,认为两个double数值相等,例如: abs(0.9999999999