检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
输入为ARRAY数组：将多个ARRAY数组中的所有元素连接在一起，生成一个新的ARRAY数组。 concat(array<T> <a>, array<T> <b>[,...]) 输入为字符串：将多个字符串连接在一起，生成一个新的字符串。 concat(string <str1>, string
SQL作业支持SQL查询功能：可为用户提供标准的SQL语句。具体内容请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 Flink作业支持Flink SQL在线分析功能：支持Window、Join等聚合函数、地理函数、CEP函数等，用SQL表达业务逻辑，简便快捷实现业务。具体内容请参考《数据湖探索SQL语法参考》。
输入为ARRAY数组：将多个ARRAY数组中的所有元素连接在一起，生成一个新的ARRAY数组。 concat(array<T> <a>, array<T> <b>[,...]) 输入为字符串：将多个字符串连接在一起，生成一个新的字符串。 concat(string <str1>, string
包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 创建Flink OpenSource
包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 推荐使用DWS服务自研的DWS Connector。
from testcsvdata2source; 图3 查询结果 在OBS桶的“obs://dli-test-021/data”目录下刷新后查询，生成了csv数据文件，文件内容为insert插入的数据内容。 图4 查询结果 指定的OBS数据目录包含数据文件。 在OBS桶“dli-test
获取DLI基础镜像。 使用Dockerfile将作业运行需要的依赖（文件、jar包或者软件）打包到镜像中，生成自定义镜像。 将镜像发布到SWR（容器镜像服务）中。 在DLI服务作业编辑页面选择自己生成的镜像，运行作业。 查看作业执行情况。 获取DLI基础镜像 表1 获取DLI基础镜像 镜像类型
connector.key-column 否 table存储模式下可配置，将该字段值作为redis中的ext-key，未配置时，ext-key为生成的uuid。 示例 从Redis中读取数据。 create table redisSource( car_id STRING, car_owner
li_management_agency的委托信息。 步骤1：开发Jar包并上传数据至OBS DLI控制台不提供Jar包的开发能力，您需要在线下完成Jar包的开发。Jar包的开发样例请参考Flink Jar开发基础样例。 参考Flink作业样例代码开发Flink Jar作业程序，
connector.key-column 否 table存储模式下可配置，将该字段值作为redis中的ext-key，未配置时，ext-key为生成的uuid。 示例 从Redis中读取数据。 create table redisSource( car_id STRING, car_owner
sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spar
不生效。 说明： 如果在DDS中已存在collection，则建表可以不指定schema信息，DLI会根据collection中的数据自动生成schema信息。 user 访问DDS集群用户名。 password 访问DDS集群密码。 图1 mongo的链接地址信息 插入数据 sparkSession
pile”对代码进行编译。 编译成功后，双击“package”对代码进行打包。 图9 编译打包 打包成功后，生成的Jar包会放到target目录下，以备后用。本示例将会生成到：“D:\DLITest\SparkJarMetadata\target”下名为“SparkJarMetadata-1
sql("select * from opentsdb_new_test").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spar
GROUPING SETS 功能描述 GROUPING SETS生成交叉表格行，可以实现GROUP BY字段的交叉统计。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY col_name_list
Confluent Avro Format 功能描述 Avro Schema Registry (avro-confluent) 格式能让您读取被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer 序列化的记录，以及可以写入成能被
GROUPING SETS 功能描述 GROUPING SETS生成交叉表格行，可以实现GROUP BY字段的交叉统计。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY col_name_list
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3
sparkSession.sql("select * from dli_to_rd").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spar
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
