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数据。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。DLI可以从HBase中读取数据，用于过滤分析、数据转储等场景。
Format 功能描述 Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON消息。 Flink 支持将 Debezium
基准测试是由 TPC-D（由 TPC 组织于 1994 年制定的标准，用于决策支持系统方面的测试基准）发展而来的。TPC-H用3NF实现了一个数据仓库，共包含8个基本关系，其数据量可以设定从1G~3T不等。TPC-H 基准测试包括 22 个查询(Q1~Q22)，其主要评价指标是各个查询
Capture，变更数据捕获）的工具，可以把来自 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server 和许多其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON 和 Apache Avro 序列化消息。
Queries）是针对MOR表进行的优化，只会读取最新的commit/compaction产生的快照（不包含delta log文件）。 表1 实时查询和读优化查询的trade-off Trade-off 实时查询 读优化查询 Data Latency（数据时延） 低 高 Query Latency（查询时延） 只对于MOR表，高（合并parquet
Spark、Apache Flink生态和接口，是集实时分析、离线分析、交互式分析为一体的Serverless大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品
Canal Format 功能描述 Canal是一个 CDC（ChangeLog Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息（Canal
Canal Format 功能描述 Canal是一个 CDC（ChangeLog Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息（Canal
Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）为DLI提供托管
Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）为DLI提供托管
Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）为DLI提供托管
rt语法将日常作业的查询结果数据存放到RDS表中。 通过DLI跨源连接访问RDS数据请参考《跨源分析开发方式参考》。 与数据仓库服务（DWS）的关系 数据仓库服务（Data Warehouse Service）作为DLI的数据来源及数据存储，与DLI配合一起使用，关系有如下两种。
DLI服务提供基于云监控服务CES的资源监控能力 DLI已对接云监控服务，提供基于云监控服务的资源监控能力，帮助用户监控账号下的DLI队列，执行自动实时监控、告警和通知操作。用户可以实时掌握队列中的运行作业网络流入速率、网络流出速率、CPU使用率、内存使用率、磁盘利用率、失败作业率、等待作业数等信息。还可以
处理，适用于将云服务外数据导入云服务后进行过滤、实时分析、监控报告和转储等场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万
常见的用户维表有 MySQL，Redis等。 结果表：Flink作业输出的结果数据表，将每条实时处理完的数据写入的目标存储，如 MySQL，HBase 等数据库。 示例： Flink 实时消费用户订单数据的 Kafka 源表，通过Redis维表将商品ID关联维表获取商品分类，并计
数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传
Maxwell Format 功能描述 Maxwell是一个CDC（Changelog Data Capture）工具，可以将MySql中的更改实时流式写入到Kafka等流式connector。Maxwell为changelog提供了统一的格式，而且支持使用JSON对消息进行序列化。 Flink
在DLI控制台创建数据库和表 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。
对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量（例如Spark初始化完成后，Flink消费Kafka时过滤掉2小时之前的数据），如果无法对kafka消息进行过滤，则可以考虑先实时接入生成offset，再truncate
创建Spark作业 Spark作业编辑页面支持执行Spark作业，为用户提供全托管式的Spark计算服务。 在总览页面，单击Spark作业右上角的“创建作业”，或在Spark作业管理页面，单击右上角的“创建作业”，均可进入Spark作业编辑页面。 进入Spark作业编辑页面，页面
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