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使用DLI提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业,Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息,用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前,将程序包上传至OBS,并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。
table_reference 格式 无。 说明 表或视图的名称,仅支持字符串类型,也可为子查询,当为子查询时,必须加别名。 父主题: 标示符
创建表时指定表的生命周期 功能描述 DLI提供了表生命周期管理功能,在创建表时指定表的生命周期。DLI会根据每张表的最后修改时间和表的生命周期来判断是否要回收此表。通过设置表的生命周期,可以帮助您更好的管理数目众多的表,自动清理长期不再使用的数据表,简化数据表的回收流程。同时支持数据恢复设置,避免因误操作丢失数据。
创建IAM用户并授权使用DLI 如果您需要对您所拥有的DLI资源进行精细的权限管理,您可以使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM),具体IAM使用场景可以参考权限管理概述。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的
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。
Color 函数 bar(x, width) 描述:使用默认的低频红色和高频绿色渲染ANSI条形图中的单个条形。例如,如果将25%的x和40的宽度传递给此函数。将绘制一个10个字符的红色条形,后跟30个空格,以创建一个40个字符的条形。 bar(x, width, low_color
view_properties 格式 无。 说明 视图的属性列表,以key=value的形式表示,key为property_name,value为property_value,列表中每组key=value之间用逗号分隔。 父主题: 标示符
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
怎样查看DLI的数据扫描量? 登录DLI管理控制台。 选择“作业管理 > SQL作业”。 筛选执行队列为default队列,查看相应的作业。 单击展开作业,查看已扫描的数据。如图1所示。 图1 查看作业扫描量 父主题: 计费相关问题
ALTER VIEW 语法 ALTER VIEW view_name AS select_statement; ALTER VIEW view_name SET TBLPROPERTIES table_properties; 描述 “ALTER VIEW view_name AS
Hudi表初始化 初始化导入存量数据通常由Spark作业来完成,由于初始化数据量通常较大,因此推荐使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景,一般建议通过对上有消息进行过滤,从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量
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。
Flink作业怎样设置“异常自动重启”? 场景概述 DLI Flink作业具有高可用保障能力,通过设置“异常自动重启”功能,可在周边服务短时故障恢复后自动重启。 操作步骤 登录DLI控制台,选择“作业管理”>“Flink作业”。 在Flink作业编辑页面,勾选“异常自动重启”。例如,图1所示。
典型场景示例:配置DLI 与公网网络连通 操作场景 公网数据源指的是可以通过互联网访问的数据源。这些数据源资源有一个公网IP地址,配置DLI与公网网络联通可以实现对这些数据源的访问。 本节提供了详细的操作指导,介绍如何通过设置SNAT规则和配置路由信息,实现DLI服务与公网的网络连接。
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。
数据迁移与传输方式概述 导入数据至OBS DLI支持在不迁移数据的情况下,直接访问OBS中存储的数据进行查询分析。 您只需将本地数据导入OBS即可开始使用DLI进行数据分析。 导入数据的具体操作请参考上传对象。 迁移数据至DLI 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI,确保数据
Quantile digest函数 概述 Quantile digest(分位数摘要)是存储近似百分位信息的数据草图。HetuEngine中用qdigest表示这种数据结构。 函数 merge(qdigest) → qdigest 描述:将所有输入的qdigest数据合并成一个qdigest。
Spark 3.3.1版本说明 数据湖探索(DLI)遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.3.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.3.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.3.1版本发布时间 版本名称 发布时间
T-Digest函数 概述 T-digest是存储近似百分位信息的数据草图。HetuEngine中用tdigest表示这种数据结构。T-digest可以合并,在存储时可以强转为VARBINARY,检索时再由VARBINARY转换为T-digest 函数 merge(tdigest)→tdigest
增强型跨源连接概述 为什么要创建增强型跨源连接? DLI跨源分析场景连接外部数据源时,由于数据源的VPC与DLI VPC不同,网络无法连通,导致DLI无法读取数据源数据。DLI提供的增强型跨源连接功能可以实现DLI与数据源的网络连通。 本节操作为您介绍跨VPC的数据源网络连通方案: