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DataGen源表 功能描述 DataGen主要用于生成随机数据,可用于调试以及测试等场景。 前提条件 无 注意事项 创建DataGen表时,表字段类型不支持Array,Map和Row复杂类型,可以通过CREATE TABLE语句中的“COMPUTED COLUMN”来进行类似功能构造
配置DLI读写外部数据源数据的操作流程 DLI执行作业需要读写外部数据源时需要具备两个条件: 打通DLI和外部数据源之间的网络,确保DLI队列与数据源的网络连通。 妥善保存数据源的访问凭证确保数据源认证的安全性,便于DLI安全访问数据源。 本节操作介绍配置DLI读写外部数据源数据操作流程
pyspark样例代码 开发说明 支持对接CloudTable的OpenTSDB和MRS的OpenTSDB。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放
DROP TABLE 命令功能 DROP TABLE的功能是用来删除已存在的Table。 命令格式 DROP TABLE [IF EXISTS] [db_name.]table_name; 参数描述 表1 DROP TABLE参数描述 参数 描述 db_name Database名称
DLI程序包标签管理 标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对,它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。 DLI支持对程序包组或程序包添加标签。 在DLI管理控制台单击“数据管理 > 程序包管理”。 选择程序包,单击操作列的“更多 > 标签”,显示当前程序包组或程序包的标签信息
使用DLI提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业,Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息,用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前,将程序包上传至OBS,并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业
在Spark SQL作业中使用UDF 操作场景 DLI支持用户使用Hive UDF(User Defined Function,用户定义函数)进行数据查询等操作,UDF只对单行数据产生作用,适用于一进一出的场景。 约束限制 在DLI Console上执行UDF相关操作时,需要使用自建的
增强型跨源连接权限管理 操作场景 增强型跨源支持项目级授权,授权后,项目内的用户具备该增强型跨源连接的操作权。可查看该增强型跨源连接、可将创建的弹性资源池与该增强型跨源连接绑定、可自定义路由等操作。以此实现增强型跨源连接的跨项目应用。本节操作介绍对增强型跨源连接授权或回收权限的操作步骤
DataGen 功能描述 DataGen主要用于生成随机数据,可用于调试以及测试等场景。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表 注意事项 创建DataGen表时,表字段类型不支持Array,Map和Row复杂类型,可以通过CREATE TABLE语句中的“COMPUTED
SHOW_LOG_FILE 命令功能 查看log文件的meta和record信息。 命令格式 查看meta: call show_logfile_metadata(table => '[table]', log_file_path_pattern => '[log_file_path_pattern
SHOW_TIME_LINE 命令功能 查看当前生效或者被归档的Hudi time line以及某个指定instant time的详细内容。 命令格式 查看某个表生效的time line列表: call show_active_instant_list(table => '[table_name
pyspark样例代码 开发说明 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 代码实现详解 import
pyspark样例代码 操作场景 本例提供使用Spark作业访问DWS数据源的pyspark样例代码。 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放
创建弹性资源池并添加队列 弹性资源池为DLI作业运行提供所需的计算资源(CPU和内存),用于灵活应对业务对计算资源变化的需求。 创建弹性资源池后,您可以在弹性资源池中创建多个队列,队列关联到具体的作业和数据处理任务,是资源池中资源被实际使用和分配的基本单元,即队列是执行作业所需的具体的计算资源
正则表达式函数 概述 所有的正则表达式函数都使用Java样式的语法。但以下情况除外: 使用多行模式(通过(?m)标志启用)时,只有\ n被识别为行终止符。 此外,不支持(?d)标志,因此不能使用。 大小写区分模式(通过(?i)标志启用)时,总是以unicode的模式去实现。同时,不支持上下文敏感匹配和局部敏感匹配
pyspark样例代码 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 CSS非安全集群 开发说明 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark.sql.types
Hudi查询类型 快照查询 快照查询(Snapshot Queries)可以读到最新的commit/compaction产生的快照。对于MOR表,还会在查询中合并最新的delta log文件的内容,使读取的数据近实时。 增量查询 增量查询(Incremental Queries)只会查询到给定的
错误码 调用API出错后,将不会返回结果数据。调用方可根据每个API对应的错误码来定位错误原因。 当调用出错时,HTTP 请求返回一个 4xx 或 5xx 的 HTTP 状态码。返回的消息体中是具体的错误代码及错误信息。在调用方找不到错误原因时,可以联系企业技术人员,并提供错误码,
插入数据 功能描述 将SELECT查询结果或某条数据插入到表中。 约束限制 insert overwrite语法不适用于“自读自写”场景,该场景因涉及数据的连续处理和更新,如果使用insert overwrite语法可能存在数据丢失风险。 "自读自写"是指在处理数据时能够读取数据,
套餐包计费 套餐包 DLI提供优惠的资源套餐包,购买套餐包后,资源按照套餐包类型计费。 套餐包是用户预先购买的资源使用量配额,超出当前套餐包的额度,将自动转为按需收费。 套餐包类型及适用场景 表1 套餐包类型及适用场景 类型 说明 适用场景 重置规则 扫描数据量套餐包 按照用户每个作业的数据扫描量