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用于建立跨源关联表时,需要使用到的连接url。 cluster_name 否 String Serverless Spark队列名称。SQL队列模式下建立的跨源连接,该字段为空。 service 否 String 创建连接时,用户指定的对端服务(CloudTable/CloudTable.OpenTSDB/MRS
据需求选择适合自己的区域和可用区。更多信息请参见华为云全球站点。 如何选择区域? 选择区域时,您需要考虑以下几个因素: 地理位置 一般情况下,建议就近选择靠近您或者您的目标用户的区域,这样可以减少网络时延,提高访问速度。不过,在基础设施、BGP网络品质、资源的操作与配置等方面,中
在从JSON转换为ROW时,支持JSON数组和JSON对象。 JSON数组可以具有混合元素类型,JSON Map可以有混合值类型。这使得在某些情况下无法将其转换为SQL数组和Map。为了解决该问题,HetuEngine支持对数组和Map进行部分转换: SELECT CAST(JSON'[[1
u 标准版:最小值为64CUs 基础版:最小值为16CUs,最大值为64CUs min_cu 是 Integer 最小CU大于等于该资源池下所有队列最小CU之和,最小值为64。 标准版:最小值为64CUs 基础版:最小值为16CUs,最大值为64CUs charging_mode
----|--------------z 1 | {a=1, b=HetuEngine} --字段是支持命名的,默认情况下,Row的字段是未命名的 select row(1,2e0),CAST(ROW(1, 2e0) AS ROW(x BIGINT, y DOUBLE));
从Kafka读取数据写入到RDS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为根据商品的实时点击量,获取每小时内点击量最高的3个商品及其相关信息。商品的实时点击量数据为输入源发送到Kafka中,再将Kafka数据的分析结果输出到RDS中。 例如,输入如下样例数据:
SQL作业和Flink Jar作业。 登录DLI管理控制台。 单击“作业管理 > Flink作业”。 选择要开启动态扩缩容的作业,单击操作列下的编辑。 Flink Opensource SQL作业单击“自定义配置”,配置动态扩缩容参数。 Flink Jar作业单击“优化参数”框,配置动态扩缩容参数。
示跨源已经绑定成功,否则表示未成功。 登录RDS MySQL,并使用下述命令在flink库下创建orders表,并插入数据。创建数据库的操作可以参考创建RDS数据库。 在flink数据库库下创建orders表: CREATE TABLE `flink`.`orders` ( `order_id`
flink ON CLUSTER default_cluster; 使用以下命令在default_cluster集群节点上和flink数据库下创建表名为order的ReplicatedMergeTree表。 CREATE TABLE flink.order ON CLUSTER d
println(messageInfo.getMsg()); } 查询所有批处理作业 DLI提供查询批处理作业的接口。您可以使用该接口查询当前工程下的所有批处理作业信息。示例代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 private
(1 row) -- 查询web schema下的page_views表扩展信息 show table extended from web like 'page*';
如果为false,则表示输出数据到taskmanager的out中。 sink.parallelism 否 无 Integer 为Print结果表定义并行度。默认情况下,并行度由框架决定,与上游并行度一致。 示例 参考创建Flink OpenSource作业,创建flink opensource sql作业
在PostgreSQL中创建数据库flink,并创建名为test的schema。 在PostgreSQL中flink数据库的test schema下创建表名为cdc_order的表,SQL语句参考如下: create table test.cdc_order( order_id VARCHAR
TIMESTAMP_LTZ(3)。在流模式下为每条记录进行取值。 但在批处理模式下,它在查询开始时计算一次,并对每一行使用相同的结果。 LOCALTIME TIME 返回本地时区的当前 SQL 时间,返回类型为 TIME(0)。在流模式下为每条记录进行取值。 但在批处理模式下,它在查询开始时计算一次,并对每一行使用相同的结果。
流式计算为低时延的实时计算,需要高性能的流式读写能力,在Hudi表中存在的MOR和COW两种模型中,MOR表的流式读写性能相对较好,因此在流式计算场景下采用MOR表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下: 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读 高 低 批量写 高 低 批量读
支持将 Debezium JSON解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下,利用这个特性非常的有用,例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史,等等。 参数说明
12”,勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶,方便后续查看作业日志。 同步数据库数据的客户端,都会有一个唯一ID,即Server ID。同一个数据库下,建议每个MySQL CDC作业配置不同的Server ID。 主要原因如下: MySQL SERVER会根据该ID来维护网络连接以及Bin
正在使用Spark SQL对数据执行查询操作,那么推荐将文本数据文件转换为Parquet数据文件,转换需要时间,但查询性能的提升在某些情况下可能达到约30倍或更高。 节省存储空间 Parquet还支持灵活的压缩选项,因此可以显著减少磁盘上的存储。存储的节省可高达约75%。 资源和成本规划
置,即每月1日0点重置免费资源。 DLI的套餐包中仅存储套餐包按自然周期重置,即每小时重置,其他套餐包按订购周期重置。 适用场景 通常情况下,建议您针对不同的业务创建项目: 开发项目:在此项目下,大多是工程师开发调试时使用,作业随机性大,数据量小。针对这种情况,建议您使用按CU时
剩余的CU数分配完成。 队列扩容成功后,系统开始对扩容的CU进行计费,直到缩容成功停止对扩容的CU计费。因此,要注意如果业务没有需求的情况下,要及时清理释放资源,否则不管CU是否真正的使用,都会一直计费。 表1 弹性资源池扩缩容CU分配场景说明(无任务场景) 场景 弹性资源池CU数分配说明