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参数类型 说明 is_success 是 Boolean 执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 是 String 系统提示信息,执行成功时,信息可能为空。 error_code 是 String 错误码。 stream_graph 是 String 静态流图的描述信息。
使用的索引类型,默认为布隆过滤器。可能的选项是[BLOOM | GLOBAL_BLOOM | SIMPLE | GLOBAL_SIMPLE] 。 布隆过滤器消除了对外部系统的依赖,并存储在Parquet数据文件的页脚中。 BLOOM hoodie.index.bloom.num_entries 存储在布隆过滤器中的条目数。
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 frame_clause 否 用于确定数据边界。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 示例数据 为便于理解函数的使用方法,本文
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 frame_clause 否 用于确定数据边界。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 为便于理解函数的使用方法,本文为您提供源
则可能会导致资源创建失败,请联系组织管理员了解标签策略详情。 本章节包含如下内容: 管理作业标签 根据标签查找作业 管理作业标签 本节介绍如何为作业添加标签、修改标签和删除标签。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击“作业管理”>“Flink作业”,进入Flink作业管理页面。
者多个节点执行。Fragments separation表示数据在两个节点之间进行交换。Fragment type表示一个fragment如何被执行以及数据在不同fragment之间怎样分布。 SINGLE Fragment会在单个节点上执行。 HASH Fragment会在固定
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 示例数据 为便于理解函数的使用方法,本文为您提供源数据,基于源数据提供函数相关示例。创建表logs,并添加数据,命令示例如下:
预定义标签:在标签管理服务(简称TMS)中创建的预定义标签,属于全局标签。 有关预定义标签的更多信息,请参见《标签管理服务用户指南》。 本节操作介绍如何为数据库和数据表添加标签、修改标签和删除标签。 数据库标签管理 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击“数据管理> 库表管理”。 在对应数据库的操作列,选择“更多>
过Flink作业列表可以了解Flink作业的基本信息。 表2 Flink作业基本信息 参数 参数说明 ID 所提交Flink作业的ID,由系统默认生成。 名称 所提交Flink作业的名称。 类型 所提交Flink作业的类型。包括: Flink SQL:Flink SQL作业 Flink
接。管理控制台操作请参考增强型跨源连接。 请确保在DLI队列host文件中添加MRS集群master节点的“/etc/hosts”信息。 如何添加IP域名映射,请参见《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 该语法不支持安全集群。 语法格式 单个RowKey 1 2 3 4 5
类型的作业分别置于独立的弹性资源池中。 优势在于:Flink实时流任务具有常驻运行的特质,确保其稳定运行而不会强制缩容,进而避免任务中断和系统不稳定。 而SQL批处理类型的作业在独立的资源池中能够更加灵活地进行扩缩容,显著提升扩缩容的成功率和操作效率。 在全天的任意一个时间段内,
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 示例数据 为便于理解函数的使用方法,本文为您提供源数据,基于源数据提供函数相关示例。创建表logs,并添加数据,命令示例如下:
要求Compaction执行合并的过程必须和实时任务解耦,通过周期调度Spark任务来完成异步Compaction,这个方案的关键之处在于如何合理的设置这个周期,周期如果太短意味着Spark任务可能会空跑,周期如果太长可能会积压太多的Compaction Plan没有去执行而导致
查询结果写入桶”功能,必须提交工单申请加入白名单。 DLI支持13种数据类型,每一种类型都可以映射成一种JDBC类型,在使用JDBC连接服务器时,请使用映射后的JAVA类型,映射关系如表1所示。 表1 数据类型映射 DLI类型 JDBC类型 JAVA类型 INT INTEGER java
mns),然后应用该策略重写数据。 创建一个REPLACE提交,并更新HoodieReplaceCommitMetadata中的元数据。 如何执行Clustering Spark SQL(设置如下参数,写数据时触发) hoodie.clustering.inline=true //
访问MySQL集群填写"数据库名.表名",访问PostGre集群填写"模式名.表名"。 说明: 如果数据库和表不存在,请先创建数据库和表,否则系统会报错并且运行失败。 user RDS数据库用户名。 password RDS数据库用户名对应密码。 driver jdbc驱动类名,访问MySQL集群请填写:"com
图2 进入DataArts Studio实例控制台 单击“空间管理”,进入数据开发页面。 购买DataArts Studio实例的用户,系统将默认为其创建一个默认的工作空间“default”,并赋予该用户为管理员角色。您可以使用默认的工作空间,也可以参考本章节的内容创建一个新的工作空间。
设置是否将作业异常告警信息,如作业出现运行异常或者欠费情况,以SMN的方式通知用户。 勾选后需配置下列参数: “SMN主题”: 选择一个自定义的SMN主题。如何自定义SMN主题,请参见《消息通知服务用户指南》中“创建主题”章节。 异常自动重启 设置是否启动异常自动重启功能,当作业异常时将自动重启并恢复作业。
此外,这些函数对Unicode代码点进行运算,而不是对用户可见的字符(或字形群集)进行运算。某些语言将多个代码点组合成单个用户感观字符(这是语言书写系统的基本单位),但是函数会将每个代码点视为单独的单位。 lower和upper函数不执行某些语言所需的区域设置相关、上下文相关或一对多映射。
处理的行数”的比例。如果这个比例大于配置的阈值,则认为预聚合效果不好,此时Spark可以选择跳过部分聚合,避免进一步的性能损失。 在使用时系统先按照spark.sql.aggregate.adaptivePartialAggregationInterval配置的间隔进行分析,当处