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使用CDM迁移数据至DLI CDM提供了可视化的迁移任务配置页面,支持多种数据源到数据湖的迁移能力。 本节操作介绍使用CDM迁移工具将数据从数据源迁移至DLI的操作步骤。 图1 使用CDM迁移数据至DLI操作流程 步骤1:创建CDM集群 CDM集群用于执行数据迁移作业,将数据从数据源迁移至DLI。
在Spark SQL作业中使用UDF 操作场景 DLI支持用户使用Hive UDF(User Defined Function,用户定义函数)进行数据查询等操作,UDF只对单行数据产生作用,适用于一进一出的场景。 约束限制 在DLI Console上执行UDF相关操作时,需要使用自建的SQL队列。
Hudi常见配置参数 本章节介绍Hudi重要配置的详细信息,更多配置请参考hudi官网:https://hudi.apache.org/cn/docs/0.11.0/configurations/。 提交DLI Spark SQL作业时,在SQL编辑器界面右上角的”设置”->”参数设置”中可以配置Hudi参数。
聚合函数 聚合函数对一组值进行运算,最终获得一个单值。 除count()、count_if()、max_by()、min_by()和approx_distinct()外,其它聚合函数都忽略空值,并在没有输入行或所有值都为空时返回空值。例如sum()返回null而不是零,并且avg
在Spark SQL作业中使用UDTF 操作场景 DLI支持用户使用Hive UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)自定义表值函数,UDTF用于解决一进多出业务场景,即其输入与输出是一对多的关系,读入一行数据,输出多个值。 约束限制
在Spark SQL作业中使用UDAF 操作场景 DLI支持用户使用Hive UDAF(User Defined Aggregation Function,用户定义聚合函数)可对多行数据产生作用,通常与groupBy联合使用;等同于SQL中常用的SUM(),AVG(),也是聚合函数。
在DLI使用Hudi提交Spark Jar作业 提交Spark jar作业的场景需要手动配置由LakeFormation提供元数据服务的Hudi锁实现类,请参照 Hudi锁配置说明。 登录DLI管理控制台,选择“作业管理 > Spark作业”,进入到Spark作业的界面。 提交Hudi相关的Spark
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。
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。
使用Spark作业访问DLI元数据 操作场景 DLI支持用户编写代码创建Spark作业来创建数据库、创建DLI表或OBS表和插入表数据等操作。本示例完整的演示通过编写java代码、使用Spark作业创建数据库、创建表和插入表数据的详细操作,帮助您在DLI上进行作业开发。 该功能公
Kafka 功能描述 Kafka 连接器提供从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。 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。 表1 支持类别