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将写好的自定义函数打成JAR包,并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击数据管理>“程序包管理”,然后点击创建,并使用OBS中的jar包创建相应的程序包。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击作业管理>“Flink作业”,在需要编辑作业对应的“操作”列中,单击“编辑”,进入作业编辑页面。
编写自定义函数代码。具体的代码样例可以参考UDF、UDTF或者UDAF。 将写好的自定义函数编译并打成JAR包,并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击“作业管理”>“Flink作业”,在需要编辑的Flink SQL作业对应的“操作”列中,单击“编辑”,进入作业编辑页面。
编写自定义函数代码。具体的代码样例可以参考UDF、UDTF或者UDAF。 将写好的自定义函数编译并打成JAR包,并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击“作业管理”>“Flink作业”,在需要编辑的Flink SQL作业对应的“操作”列中,单击“编辑”,进入作业编辑页面。
SQL进行电商实时业务数据分析 应用场景 当前线上购物无疑是最火热的购物方式,而电商平台则又可以以多种方式接入,例如通过web方式访问、通过app的方式访问、通过微信小程序的方式访问等等。而电商平台则需要每天统计各平台的实时访问数据量、订单数、访问人数等等指标,从而能在显示大屏上实时
cluster_name 是 String 新建的集群名称,名称只能包含数字、英文字母和下划线,但不能是纯数字,且不能以下划线开头。 description 否 String 集群的描述信息。 cu_count 是 Integer 与集群绑定的计算单元个数, 同时是计费的单元。可选择16CU,64C
SDK的获取与安装 Java SDK安装方式 您可以通过以下两种方式安装Java SDK。 导入Maven依赖,适用于使用Maven管理的Java项目。具体操作请参考方法一:通过Maven安装DLI SDK依赖。 在集成开发环境中导入JAR文件,适用于使用Eclipse作为集成开
次匹配pattern的子串,以及之后匹配pattern的子串,全都替换成指定字符串replace_string后,返回结果字符 适用于Spark3.3.1:用于将source字符串中第occurrence次匹配pattern的子串,以及之后匹配pattern的子串,全都替换成指定
次匹配pattern的子串,以及之后匹配pattern的子串,全都替换成指定字符串replace_string后,返回结果字符 适用于Spark3.3.1:用于将source字符串中第occurrence次匹配pattern的子串,以及之后匹配pattern的子串,全都替换成指定
怎样修改DLI上已经创建好的表的字段名称? DLI本身不支持直接修改表的字段名称,但您可以通过以下步骤来解决这个问题表数据迁移的方式来解决该问题: 创建新表:创建一个新表,并定义新的表字段名称。 迁移数据:使用INSERT INTO ... SELECT语句将旧表的数据迁移到新表中。
具体请参考《数据湖探索用户指南》。 MRS服务Spark组件的是建立在客户的购买MRS服务所分配的虚机上,用户可以根据实际需求调整及优化Spark服务,支持各种接口调用。 MRS的这种模式提供了更高的自由度和定制性,适合有大数据处理经验的用户使用。 具体请参考《MapReduce服务开发指南》。
Studio ”,可能是由于缺少C++编译器导致的报错,建议您根据提示信息安装相应版本的Visual Studio编译器解决。部分操作系统Visual Studio安装后需重启才可以生效。 安装DLI服务Python SDK。 选择SDK获取与安装获取的安装包,解压安装包。 将"dli-sdk-python-<version>
配置DLI队列与内网数据源的网络联通 背景信息 DLI执行作业时如需访问外部数据源数据,如:DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时,需要打通DLI和外部数据源之间的网络。DLI增强型跨源连接,底层采用对等连接的方式打通与目的数据源的vpc网络,通过点对点的方式实现数据互通。
Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件
并删除那些不满足WHERE子句条件的分区,适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作,并且表有大量的动态分区时,这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源,导致Driver节点的内存不足,并触发频繁的Full GC。 在这种情况下,可以
Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件
与云审计服务(CTS)的关系 云审计服务(Cloud Trace Service)为DLI提供对应用户的操作审计。 云审计服务支持的DLI操作请参考《云审计服务支持的DLI操作列表说明》。 与云监控服务(CES)的关系 云监控(Cloud Eye)为DLI提供监控数据,监控作业中的多项指标,从而集中高效地呈现状态信息。
目前包含以上6种格式。 指定数据格式的方式有两种,一种是USING,可指定以上6种数据格式,另一种是STORED AS,只能指定ORC和PARQUET。 ORC对RCFile做了优化,可以提供一种高效的方法来存储Hive数据。 PARQUET是面向分析型业务的列式存储格式。 父主题: 标示符
目前包含以上6种格式。 指定数据格式的方式有两种,一种是USING,可指定以上6种数据格式,另一种是STORED AS,只能指定ORC和PARQUET。 ORC对RCFile做了优化,可以提供一种高效的方法来存储Hive数据。 PARQUET是面向分析型业务的列式存储格式。 父主题: 标示符
Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集
怎样配置DLI队列与数据源的网络连通? 配置DLI队列与内网数据源的网络连通 DLI在创建运行作业需要连接外部其他数据源,如:DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时,需要打通DLI和外部数据源之间的网络。 DLI提供的增强型跨源连接功能,底层采用对等连接的方式打通与目的数据源的vpc网络,通过点对点的方式实现数据互通。