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longf:CF1.longf,floatf:CF1.floatf,doublef:CF1.doublef')" ) 如果对接的HBase集群开启了Kerberos认证,则样例代码参考如下。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 sparkSession.sql("CREATE
运行spark作业依赖的其他files。可以输入依赖文件名称,也可以输入对应的OBS路径,格式为:obs://桶名/文件夹路径名/文件名。 依赖分组 在创建程序包时,如果选择了分组,在此处选择对应的分组,则可以同时选中该分组中的所有程序包和文件。创建程序包操作请参考创建DLI程序包。 访问元数据 是否通过Spark
java样例代码 开发说明 mongo只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 DDS即文档数据库服务,兼容MongoDB协议。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接,并绑定包年/包月队列。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
modules Array of Strings 依赖的系统资源模块名,具体模块名可通过查询组内资源包(废弃)接口查看。 DLI系统提供了用于执行跨源作业的依赖模块,各个不同的服务对应的模块列表如下: CloudTable/MRS HBase: sys.datasource.hbase
定义的查询逻辑动态生成数据。视图通常用于简化复杂的查询,或者为不同的用户或应用提供定制化的数据视图。 视图表可以基于一个或多个表创建,提供了一种灵活的方式来展示数据,而不影响底层数据的存储和组织。 库表管理中表的列表页面,表类型为View的即代表视图表。 View只能通过SQL语
A:schema-syantax为array时,在flink中的建表语句只能有一个非主键的列,且该列类型需要为array。 Q:data-type已经设置了类型,那么schema-syntax的作用是什么? A:schema-syntax实际是对特殊类型的处理,如对map和array类型的处理。
DWS结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到数据仓库服务(DWS)中。DWS数据库内核兼容PostgreSQL,PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据,支持空间信息服务、多版本并发控制(MVCC)、高并发,适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。
DWS结果表(不推荐使用) 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到数据仓库服务(DWS)中。DWS数据库内核兼容PostgreSQL,PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据,支持空间信息服务、多版本并发控制(MVCC)、高并发,适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。
parallelism 否 无 int 定义查找联接运算符的自定义并行度。默认情况下,如果未定义此选项,则规划器将通过考虑全局配置(如果定义了选项“lookup.parallelism”)来推导并行度,否则将考虑输入运算符的并行度。 lookup.batch.interval 否 1s
DWS结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到数据仓库服务(DWS)中。DWS数据库内核兼容PostgreSQL,PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据,支持空间信息服务、多版本并发控制(MVCC)、高并发,适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。
Hbase维表 功能描述 创建Hbase维表用于与输入流连接生成宽表。 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《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。
Hbase维表 功能描述 创建Hbase维表用于与输入流连接生成宽表。 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《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。
pyspark样例代码 开发说明 mongo只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 DDS即文档数据库服务,兼容MongoDB协议。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接,并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编
Hbase维表 功能描述 创建Hbase维表用于与输入流连接生成宽表。 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《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。
步骤8:创建Flink OpenSource SQL作业 准备好数据源和数据输出通道之后,就可以创建Flink OpenSource SQL作业了。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击“作业管理 > Flink作业”,进入“Flink作业”页面。 在“Flink作业”页面右上角单击
勾选后需配置下列参数: “OBS桶”:选择OBS桶用于保存用户作业日志信息。如果选择的OBS桶是未授权状态,需要单击“OBS授权”。 说明: 如果同时勾选了“开启Checkpoint”和“保存作业日志”,OBS授权一次即可。 作业异常告警 设置是否将作业异常告警信息,如作业出现运行异常或者欠费情况,以SMN的方式通知用户。
使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南 概述 DLI提供了使用自定义Jar运行Flink作业并将数据写入到OBS的能力。本章节JAVA样例代码演示将kafka数据处理后写入到OBS,具体参数配置请根据实际环境修改。 环境准备 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。
插入数据后: 使用上述read.format()或者read.jdbc()方法读取到的dateFrame注册为临时表,就可使用sql语句进行数据查询了。 1 2 jdbcDF.registerTempTable("customer_test") sparkSession.sql("select
使用DLI进行账单分析与优化 应用场景 本文主要介绍如何使用华为云DLI上的实际消费数据(文中涉及账户的信息已脱敏),在DLI的大数据分析平台上进行分析,找出费用优化的空间,并给出使用DLI过程中降低成本的一些优化措施。 流程介绍 使用DLI进行账单分析与优化的操作过程主要包括以下步骤:
插入数据后: 使用上述read.format()或者read.jdbc()方法读取到的dataFrame注册为临时表,就可使用sql语句进行数据查询了。 1 2 jdbcDF.registerTempTable("customer_test") sparkSession.sql("select