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save(basePath) 无分区 配置项 说明 hoodie.datasource.write.partitionpath.field 配置为空字符串。 hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields 配置为空字符串。 hoodie.datasource
Opensource SQL作业优先级 登录DLI管理控制台。 单击“作业管理 > Flink作业”。 选择要待配置的作业,单击操作列下的编辑。 单击“自定义配置”。 在“自定义配置”中输入如下语句,先开启动态扩缩容功能,再设置作业优先级。 对于Flink作业,必须先设置flink.dli
* 否 无 String 设置和传递任意 Kafka 的配置项。 “properties.”中的后缀名必须匹配在Apache Kafka中定义的配置键。 Flink 将移除 "properties." 配置键前缀并将变换后的配置键和值传入底层的 Kafka 客户端。例如,您可以通过
连通性,确保执行Flink作业所在的队列可以访问Kafka所在的VPC网络。 若果网络不可达,请先配置网络连通后再重新执行作业。 操作方法请参考测试地址连通性。 配置详情请参考配置网络连通。 父主题: Flink SQL作业类
参数填写完成后,单击“立即购买”,在界面上确认当前配置是否正确。 单击“提交”完成弹性资源池的创建。 在弹性资源池的列表页,选择要操作的弹性资源池,单击操作列的“添加队列”。 配置队列的基础配置,具体参数信息如下。 表3 弹性资源池添加队列基础配置 参数名称 参数说明 配置样例 名称 弹性资源池添加的队列名称。
ency中。需要您创建自定义委托,并将委托配置在作业中(使用Flink 1.15和Spark 3.3及以上版本的引擎执行作业时需要配置)。 了解dli_management_agency请参考DLI委托概述。 创建自定义委托并在作业中配置委托的操作步骤请参考自定义DLI委托权限。
SMN服务的主题URN,用于静态主题URN配置。作为消息通知的目标主题,需要提前在SMN服务中创建。 与“urn_column”配置两者至少存在一个,同时配置时,“topic_urn”优先级更高。 connector.urn-column 否 主题URN内容的字段名,用于动态主题URN配置。 与“topi
准备工作 配置DLI云服务委托权限 创建IAM用户并授权使用DLI 配置DLI作业桶
口: 登录MRS管理控制台,选择“集群名称 > 组件管理 > ClickHouse > 服务配置”,角色选择“ClickHouseBalancer”,搜索“lb_http_port”配置参数值。默认为:21425。 数据库名为ClickHouse集群创建的数据库名称。 connector
登录DLI管理管理控制台。 选择“作业管理 > Flink作业”。 单击作业名称进入作业详情页面。 选择“作业配置信息 > 资源配置” 查看作业的CU数量,即作业占用资源总CUs数。 该CUs数可以编辑作业页面进行配置,CUs数量 = 管理单元 + (算子总并行数 / 单TM Slot数) * 单TM所占CUs数。
使用AOM监控DLI服务 配置DLI对接AOM Prometheus监控 DLI对接AOM Prometheus监控的配置项 DLI支持的Prometheus基础监控指标
略。 仅支持Flink1.15版本使用DEW管理访问凭据,在创建作业时,请配置作业使用Flink1.15版本、且已在作业中配置允许DLI访问DEW的委托信息。 在DLI管理控制台新建“增强型跨源连接”配置DLI与数据源的网络连通。 具体操作请参考增强型跨源连接。 语法格式 create
num必须同时配置或者同时都不配置。 scan.partition.num 否 无 Integer 分区的个数。 与scan.partition.column、scan.partition.upper-bound、 scan.partition.upper-bound必须同时配置或者同时都不配置。
Windows系统,支持Windows7以上版本。 安装JDK JDK使用1.8版本。 安装和配置IntelliJ IDEA IntelliJ IDEA为进行应用开发的工具,版本要求使用2019.1或其他兼容版本。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 开发流程
参数填写完成后,单击“立即购买”,在界面上确认当前配置是否正确。 单击“提交”完成弹性资源池的创建。 在弹性资源池的列表页,选择要操作的弹性资源池,单击操作列的“添加队列”。 配置队列的基础配置,具体参数信息如下。 表4 弹性资源池添加队列基础配置 参数名称 参数说明 配置样例 名称 弹性资源池添加的队列名称。
删除。 在提交Spark SQL或Flink SQL作业时,无需手动配置Hudi的 hoodie.write.lock.provider 配置项,但在提交Spark jar作业时必须手动配置,请见 Hudi锁配置说明 一节。 Hudi和队列计算引擎的版本对应关系为: 计算引擎 版本
num必须同时配置或者同时都不配置。 scan.partition.num 否 无 Integer 分区的个数。 与scan.partition.column、scan.partition.upper-bound、 scan.partition.upper-bound必须同时配置或者同时都不配置。
Spark作业操作步骤 在“Spark参数”中配置如下参数,其中x为优先级取值。 spark.dli.job.priority=x 登录DLI管理控制台。 单击“作业管理 > Spark作业”。 选择待配置的作业,单击操作列下的编辑。 在“Spark参数”中配置spark.dli.job.priority参数。
Windows系统,支持Windows7以上版本。 安装JDK JDK使用1.8版本。 安装和配置IntelliJ IDEA IntelliJ IDEA为进行应用开发的工具,版本要求使用2019.1或其他兼容版本。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 开发流程
jar作业可以通过两种方式来读取Hudi表:Spark datasource API 或者通过 SparkSession 提交 SQL。 配置项 hoodie.datasource.query.type 需要配置为 snapshot(snapshot同时也是默认值,因此可以缺省)。 object HudiDemoScala