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建数据流管道,主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源(如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等)中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息,请参见《数据接入服务用户指南》。 语法格式 create table
例如:控制台入输入的参数 --bootstrap.server 192.168.168.xxx:9092 通过ParameterTool解析后的参数如下所示: 图5 解析后的参数 怎样查看作业日志? 在FLink作业列表中单击作业名称,进入作业详情页面。 单击“运行日志”,即可在控制台查看作业日志。
分区,适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作,并且表有大量的动态分区时,这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源,导致Driver节点的内存不足,并触发频繁的Full GC。 在这种情况下,可以配置该参数为false即禁用动态分区
EXCEPT_KEY] 在解析消息体时,是否要包含消息键字段。 取值如下: ALL(默认值):所有定义的字段都存放消息体(Value)解析出来的数据。 EXCEPT_KEY:除去key.fields定义字段,剩余的定义字段可以用来存放消息体(Value)解析出来的数据。 sink.partitioner
表示永久不失效。 compaction.async.enabled 否 false Boolean 是否开启在线压缩。 true:开启 false:关闭 建议关闭在线压缩,提升性能。但是调度compaction.schedule.enabled仍然建议开启,之后可通过离线异步压缩,执行阶段性生成的压缩plan。
json_path) 表2 参数说明 参数 数据类型 说明 json_string STRING 需要解析的JSON对象,使用字符串表示。 json_path STRING 解析JSON的路径表达式,使用字符串表示。 目前path支持如下表达式参考下表表3。 表3 json_path参数支持的表达式
EXCEPT_KEY] 在解析消息体时,是否要包含消息键字段。 取值如下: ALL(默认值):所有定义的字段都存放消息体(Value)解析出来的数据。 EXCEPT_KEY:除去key.fields定义字段,剩余的定义字段可以用来存放消息体(Value)解析出来的数据。 scan.startup
'%Y/%m/%d');-- 2020/07/22 date_parse(string, format) → timestamp 按format格式解析日期字面量。 select date_parse('2020/07/20', '%Y/%m/%d');-- 2020-07-20 00:00:00
NET SDK视频指导 SDK列表提供了DLI云服务支持的SDK列表,您可以在GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档。 在线生成SDK代码 【样例】 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能,降低您使用SDK的难度,推荐使用。 您可以在API E
和json_format(json)功能相反,将json格式的字符串转换为json Json_parse和json_extract通常结合使用,用于解析数据表中的json字符串 select JSON_parse('{"id": 1, "value":"xxx"}'); -- json {"id":1
前示例为:kafkatopic。 数据格式 根据实际情况选择当前消息格式。本示例选择为:CDC(DRS_JSON),以DRS_JSON格式解析源数据。 偏移量参数 从Kafka拉取数据时的初始偏移量。本示例当前选择为:最新。 最新:最大偏移量,即拉取最新的数据。 最早:最小偏移量,即拉取最早的数据。
分区,适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作,并且表有大量的动态分区时,这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源,导致Driver节点的内存不足,并触发频繁的Full GC。 在这种情况下,可以配置该参数为false即禁用动态分区
get_json_object get_json_object(string <json>, string <path>) STRING 根据所给路径对json对象进行解析,当json对象非法时将返回NULL。 instr instr(string <str>, string <substr>) INT 返回
复杂类型 ARRAY 数组。 示例:ARRAY[1, 2, 3]。 --创建ARRAY类型表 create table array_tb(col1 ARRAY<STRING>); --插入一条ARRAY类型数据 insert into array_tb values(ARRAY['HetuEngine'
详细操作请参考创建并提交SQL作业。 适用于数据仓库查询、报表生成、OLAP(在线分析处理)等场景。 Flink作业 专为实时数据流处理设计,适用于低时延、需要快速响应的场景。适用于实时监控、在线分析等场景。 Flink OpenSource作业:DLI提供了标准的连接器(co
consume-order”相等。 streaming-source.consume-start-offset 否 None String 流式处理消费的起始偏移量。如何解析和比较偏移量取决于您的订单。对于 create-time 和 partition-time,应为时间戳字符串 (yyyy-[m]m-[d]d
当data-type设置为“sorted-set”时的默认score。 deserialize-error-policy 否 fail-job Enum 数据解析失败时的处理方式。枚举类型,包含以下值: fail-job:作业失败 skip-row:跳过当前数据 null-field:设置当前数据为null
当data-type设置为“sorted-set”时的默认score。 deserialize-error-policy 否 fail-job Enum 数据解析失败时的处理方式。枚举类型,包含以下值: fail-job:作业失败 skip-row:跳过当前数据 null-field:设置当前数据为null
当data-type设置为“sorted-set”数据类型的默认score。 deserialize-error-policy 否 fail-job Enum 数据解析失败时的处理方式。 枚举类型,包含以下值: fail-job:作业失败 skip-row:跳过当前数据 null-field:设置当前数据为null
分区,适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作,并且表有大量的动态分区时,这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源,导致Driver节点的内存不足,并触发频繁的Full GC。 在这种情况下,可以配置该参数为false即禁用动态分区