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分钟内没有观测到新纪录,这个窗口将会被关闭。会话时间窗口可以使用事件时间(批处理、流处理)或处理时间(流处理)。 窗口辅助函数 可以使用以下辅助函数选择组窗口的开始和结束时间戳以及时间属性。 辅助函数必须使用与GROUP BY 子句中的分组窗口函数完全相同的参数来调用 表2 窗口辅助函数表 辅助函数 说明
题,也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。 本案例以某商城真实的用户、商品、评论数据(脱敏后)为基础,利用数据湖探索来分析用户和商品的各种数据特征,可为营销决策、广告推荐、信用评级、品牌监控、用户行为预测提供高质量的信息。 流程指导 使用DLI进行电商数据分析的操作过程主要包括以下步骤:
DLI元数据是SQL作业开发的基础。在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 步骤4:创建表 数据库创建完成后,需要在数据库db1中基于OBS上的样本数据创建表。 步骤5:查询数据 使用标准SQL语句进行数据的查询和分析。 准备工作 已注册华为账号并开通华为云,且在使用DLI前检查账号状态,账号不能处于欠费或冻结状态。
实例创建成功后,用户可以在“实例管理”页面对其进行查看和管理。 创建实例过程中,状态显示为“创建中”,创建完成的实例状态显示为“正常”。您可以通过“任务中心”查看详细进度和结果。 步骤2:创建RDS数据库表 登录RDS管理控制台。 在管理控制台左上角选择区域和项目。 在“实例管理页面”,找到您已经
.createTempView("hudi_incremental_temp_view"); // 注册为spark临时表 // 结果必须根据startTime和endTime进行过滤,如果没有指定endTime,则只需要根据startTime进行过滤 spark
createDataFrame() 方法创建的数据和read.format() 方法及read.jdbc() 方法查询的数据都为DataFrame对象,可以直接进行查询单条记录等操作(在“通过DataFrame API访问数据源”中,提到将DataFrame数据注册为临时表)。 where where
表属性用于创建 table source/sink ,一般用于寻找和创建底层的连接器。 表达式 key1=val1 的键和值必须为字符串文本常量。 注意: 使用 CREATE TABLE 语句注册的表均可用作 table source 和 table sink。 在被 DML 语句引用前,我们无法决定其实际用于
表属性用于创建 table source/sink ,一般用于寻找和创建底层的连接器。 表达式 key1=val1 的键和值必须为字符串文本常量。 注意: 使用 CREATE TABLE 语句注册的表均可用作 table source 和 table sink。 在被 DML 语句引用前,我们无法决定其实际用于
存路径。必须和应用程序中配置的Checkpoint地址相对应。且不同作业的路径不可一致,否则无法获取准确的Checkpoint。 单击右上角“保存”,保存作业和相关参数。 单击右上角“启动”,进入“启动Flink作业”页面。 在“启动Flink作业”页面确认作业规格和费用,单击“立即启动”,启动作业。
逻辑运算符 常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT,它们的运算结果有三个值,分别为TRUE、FALSE和NULL,其中NULL代表未知。优先级顺序为:NOT>AND>OR。 运算规则请参见表1,表中的A和B代表逻辑表达式。 表1 逻辑运算符 运算符 返回类型 描述 A AND B
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
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。如
HAVING HAVING HAVING与聚合函数和GROUP BY一起使用,来控制选在哪些组。HAVING能够在分组和聚合计算之后,过滤掉不满足给定条件的组。 例如: SELECT count(*), mktsegment, nationkey, CAST(sum(acctbal)
FROM (user_name,...); 关键字 无。 注意事项 role_name和user_name必须存在,且user_name绑定了该role_name。 示例 取消用户user_name1和role1的绑定。 1 REVOKE role1 FROM user_name1;
SparkSQL建表参数规范 规则 建表必须指定primaryKey和preCombineField。 Hudi表提供了数据更新的能力和幂等写入的能力,该能力要求数据记录必须设置主键用来识别重复数据和更新操作。不指定主键会导致表丢失数据更新能力,不指定preCombineField会导致主键重复。
的VPC和子网共享给账号B。在账号B接受共享以后,账号B可以查看到共享的VPC和子网,并可以使用该共享VPC和子网创建资源。 有关共享VPC的更多信息,请参见《虚拟私有云用户指南》的“共享VPC”相关内容。 DLI使用场景 企业IT管理账号创建VPC和子网,并将该VPC和子网共享
流生态作业开发指引 流生态系统基于Flink和Spark双引擎,完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口,并且在此基础上做了特性增强和性能提升,为用户提供易用、低时延、高吞吐的数据湖探索。 数据湖探索的流生态开发包括云服务生态、开源生态和自拓展生态: 云服务生态 DLI服务在Stream
I SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载,存算分离架构,存储资源和计算资源按需灵活配置,提高了资源利用率,降低了成本。 企业级多租户 支持计算资源按租户隔离,数据权限控制到队列、作业,帮助企业实现部门间的数据共享和权限管理。 Serverless DLI DLI完全兼容Apache
etheus生态的监控解决方案。它支持多种类型的组件监控,提供预置监控大盘和全面托管的Prometheus服务,通过Prometheus监控来统一采集、存储和显示监控对象的数据,适用于时间序列数据库的收集和处理,尤其适用于监控Flink作业场景。 本节操作介绍配置DLI对接AOM
0/16,单击“确定”完成安全组规则添加。 创建DLI队列连接RDS的增强型跨源连接。 如果RDS和Kafka在同一VPC和子网,则无需重复执行此步骤,在步骤2中创建的增强型跨源连接已将网络打通。 如果Kafka和RDS实例分别在两个VPC和子网下,则要执行以下步骤创建DLI队列连接RDS的增强型跨源连接。