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并且促使各个厂商以及研究机构将该项技术推向极限。 本示例将演示DLI直接对存储在OBS中的TPC-H数据集进行查询的操作,DLI已经预先生成了100M的TPC-H-2.18的标准数据集,已将数据集上传到了OBS的tpch文件夹中,并且赋予了只读访问权限,方便用户进行查询操作。 TPC-H的测试和度量指标
管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上,因此要与DWS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,
管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上,因此要与DWS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,
跨源认证权限管理 操作场景 通过跨源认证的用户授权,可设置分配不同的跨源认证,且不同用户的作业不影响跨源认证的使用。 使用须知 管理员用户和跨源认证的所有者拥有所有权限,不需要进行权限设置且其他用户无法修改其跨源认证权限。 给新用户设置跨源认证权限时,该用户所在用户组具有Tenant Guest权限。
度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据,比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的
已处理的文件在 source 的整个生命周期内存储在 state 中,因此,source 的 state 在 checkpoint 和 savepoint 时进行保存。 更短的时间间隔意味着文件被更快地发现,但也意味着更频繁地遍历文件系统/对象存储。 如果未设置此配置选项,则提
度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据,比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的
度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据,比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的
查看其他用户具备的权限:当前用户可查看其他用户具备的该程序包的权限。 修改程序包组或程序包权限 在“程序包管理”页面,选择要程序包组或程序包,单击“操作”列中的“权限管理”。 进入“用户权限信息”页面,单击对应子用户“操作”列中的“权限设置”可修改该用户的权限。 详细权限描述如表1和表2所示。 如果创建程序
如何合并小文件 使用SQL过程中,生成的小文件过多时,会导致作业执行时间过长,且查询对应表时耗时增大,建议对小文件进行合并。 设置配置项。 spark.sql.shuffle.partitions = 分区数量(即此场景下最终生成的文件数量) 执行SQL。 INSERT OVERWRITE
检查DLI队列对应网段是否开放,若没有,则在vpc中添加出方向网段。 在DLI服务找到跨源连接绑定队列对应的网段 图6 查找跨源连接绑定队列对应的网段 在虚拟私有云安全组中查看DLI队列对应的网段是否已配置。 图7 查看vpc中对应安全组中DLI队列对应网段 如果没有配置,则进行添加。 图8 在VPC中添加对应网段
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Ka
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Ka
项目,将分布在不同区域的资源按照企业项目进行统一管理,同时可以为每个企业项目设置拥有不同权限的用户组和用户。 DLI支持在创建队列时选择企业项目,本节操作为您介绍DLI队列资源如何绑定、修改企业项目。 当前仅支持对未加入弹性资源池的队列资源修改企业项目。 前提条件 在绑定企业项目
sql作业,输入以下作业运行脚本,提交运行作业。 注意:创建作业时,在作业编辑界面的“运行参数”处,“Flink版本”选择“1.12”,勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶,方便后续查看作业日志。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE kafkaSource
sql作业,输入以下作业运行脚本,提交运行作业。 注意:创建作业时,在作业编辑界面的“运行参数”处,“Flink版本”选择“1.12”,勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶,方便后续查看作业日志。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE kafkaSource
sql作业,输入以下作业运行脚本,提交运行作业。 注意:创建作业时,在作业编辑界面的“运行参数”处,“Flink版本”选择“1.15”,勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶,方便后续查看作业日志。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE kafkaSource
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
java 进程,在Mysql 的jdbc驱动的代码里会设置时区,这个时区是通过TimeZone.getTimeZone(canonicalTimezone) 读取的。也就是说,读取的是CST(UTC+8),但真正设置的时区却是CST(UTC-5)。 解决方案 数据库设置 time_zone
该场景需要与ClickHouse建立增强型跨源连接,并根据实际情况设置ClickHouse集群所在安全组规则中的端口。 建立增强型跨源连接,请参考《数据湖探索用户指南》中的“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。 注意事项 创建MRS的ClickHouse集群,集群版本选择MRS