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s").getOrCreate() 通过DataFrame API 访问 连接参数配置 1 2 3 4 5 url = "jdbc:mysql://to-rds-1174404952-ZgPo1nNC.datasource.com:3306" dbtable = "test.customer"
从Kafka读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为对汽车驾驶的实时数据信息进行分析,将满足特定条件的数据结果进行汇总。汽车驾驶的实时数据信息为数据源发送到Kafka中,再将Kafka数据的分析结果输出到DWS中。 例如,输入如下样例数据:
从Kafka源表中读取数据,将JDBC表作为维表,并将二者生成的表信息写入Kafka结果表中,其具体步骤如下: 参考增强型跨源连接,在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafka
从PostgreSQL CDC源表读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 CDC是变更数据捕获(Change Data Capture)技术的缩写,它可以将源数据库的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中,还可以对数据进行一定的处理,例如分组(GROUP
客户的数据中存在emoj表情,这些表情是按照四个字节一个单位进行编码的,而通常使用的utf-8编码在mysql数据库中默认是按照三个字节一个单位进行编码的,这个原因导致将数据存入mysql数据库时出现错误。 出现该问题可能原因如下: 数据库编码问题。 处理步骤 修改字符集为utf8mb4。
context.getJobParameter("url","jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3306/table"); context.getJobParameter("driver","com.mysql.jdbc.Driver"); context.getJobParameter("user"
context.getJobParameter("url","jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3306/table"); context.getJobParameter("driver","com.mysql.jdbc.Driver"); context.getJobParameter("user"
从Kafka读取数据写入到Elasticsearch 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 本示例场景对用户购买商品的数据信息进行分析,将满足特定条件的数据结果进行汇总输出。购买商品数据信息为数据源发送到Kafka中,再将Kafka数据的分析结果输出到Elasticsearch中。
使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 操作场景 DLI完全兼容开源的Apache Spark,支持用户开发应用程序代码来进行作业数据的导入、查询以及分析处理。本示例从编写Spark程序代码读取和查询OBS数据、编译打包到提交Spark Jar作业等完整的操作步骤说明来帮助您在DLI上进行作业开发。
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。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上,因此要与HBase建立增强型跨源连接,且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接,请参考《数
创建源表 DataGen源表 DWS源表 Hbase源表 JDBC源表 Kafka源表 MySQL CDC源表 Postgres CDC源表 Redis源表 Upsert Kafka源表 FileSystem源表 父主题: 数据定义语句DDL
DataGen Doris DWS Elasticsearch 对象存储OBS Hbase Hive Hudi JDBC Kafka MySql CDC Print Redis Upsert Kafka 父主题: Flink Opensource SQL1.15语法参考
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上,因此要与Kafka集群建立增强型跨源连接,且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接,请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则,请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink跨源开发场景中直接配置跨源
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。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上,因此要与HBase建立增强型跨源连接,且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接,请参考《数
更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点:读取时,只读取对应分区的一个数据文件即可,较为高效。 缺点:数据写入的时候,需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件,这个过程比较耗时。且由于耗时,读请求读取到的数据相对就会滞后。 Merge On Read 读时
通用队列操作OBS表如何设置AK/SK (推荐)方案1:使用临时AK/SK 建议使用临时AK/SK,获取方式可参见统一身份认证服务_获取临时AK/SK。 认证用的ak和sk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。 表1
mor表更新数据以行存log的形式写入,log读取时需要按主键合并,并且是行存的,导致log读取效率比parquet低很多。为了解决log读取的性能问题,Hudi通过compaction将log压缩成parquet文件,大幅提升读取性能。 规则 有数据持续写入的表,24小时内至少执行一次compaction。
Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,这种格式可以加快查询速度,查询Parquet格式数据时,只检查所需要的列并对它们的值执行计算,也就是说,只读取一个数据文件或表的一小部分数据。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。使用DLI可轻松将CSV格式数据转换为Parquet格式数据。
导出文件格式为json格式,且文本格式仅支持UTF-8。 支持跨账号导出数据,即B账户对A账户授权后,A账户拥有B账户OBS桶的元数据信息和权限信息的读取权限,以及路径的读写权限,则A账户可将数据导出至B账户的OBS路径中。 表管理页面 在“数据管理”页面中,单击对应数据库名称或“操作”列中的“表管理”,可进入其表管理页面。
接口与Kyuubi进行交互。 是 mysql thrift_binary kyuubi.engine.dli.schema.show.name 用于指定当用户执行show schemas或show databases语句时,Kyuubi引擎如何展示数据源接口的模式名称。 true:表示在展示模式名称时,包含