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table_name Database中的表名,由字母、数字和下划线(_)组成。 columnTypeList 以逗号分隔的带数据类型的列表。列名由字母、数字和下划线(_)组成。 using 参数hudi,定义和创建Hudi table。 table_comment 表的描述信息。 location_path
Boolean 是否开启异常重启功能,默认值为“false”。 entrypoint 否 String 用户已上传到DLI资源管理系统的程序包名,用户自定义作业主类所在的jar包。 dependency_jars 否 Array of Strings 用户已上传到DLI资源管理系统的程序包名,用户自定义作业的其他依赖包。
CREATE TABLE AS SELECT 命令功能 CREATE TABLE As SELECT命令通过指定带有表属性的字段列表来创建Hudi Table。在使用由DLI提供的元数据服务时仅可创建外表,即需要通过LOCATION指定表路径。 命令格式 CREATE TABLE [ IF NOT
在DLI中,表和数据库是定义底层数据的元数据容器。表中的元数据让DLI知道数据所在的位置,并指定了数据的结构,例如列名称、数据类型和表名称。数据库是表的逻辑分组。 OBS表、DLI表、CloudTable表 不同表类型表示不同的数据存储位置。 OBS表表示数据存储在OBS服务的桶中。 DLI表表示数据存储在本服务内部的表中。
使用canal-json读取kafka中的canal记录,并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源,并绑定所要使用的队列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将要使用的队列放开,并根据kafka的地址测试队列连通性(通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
后重试报错无法查询,此时应先检查当前表的权限是否还存在, 检查权限是否仍然存在: 如用户权限被取消则可能导致提示权限缺失无法查询表数据。 查看表的创建时间: 查看表是否被他人删除重建,删除表后重建的相同表名并不视作同一张表,不会继承删除表的权限。 父主题: DLI权限管理类
在DLI控制台管理表资源 在DLI控制台配置表权限 在DLI控制台删除表 在DLI控制台修改表所有者 将OBS数据导入至DLI 导出DLI表数据至OBS中 在DLI控制台预览表数据 父主题: 创建数据库和表
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集,并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组,然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集,并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组,然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集,并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组,然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
SET 功能开启 配置参数: hoodie.schema.evolution.enable=true 命令功能 ALTER TABLE ... SET|UNSET语法用于修改表属性。 命令语法 ALTER TABLE tableName SET|UNSET tblproperties
那么导出的作业结果的路径为obs://bucket/src1/test.csv 导出方式 是 随导出创建指定路径: 该方式导出作业结果时,会创建一个新的文件夹路径,并将作业结果保存在这个路径中。适用于当您希望在新的路径下保存本次的导出结果的场景,方便作业结果的管理的回溯。 选择
描述 模板的相关描述,且长度为0~512个字符。 创建时间 创建模板的时间。 更新时间 最后修改模板的时间。 操作 “编辑”:对已经创建好的模板进行修改。 “创建作业”:直接在该模板下创建作业,创建完后,系统跳转到“作业管理”下的作业编辑页面。 更多: “删除”:将已经创建的模板删除。
SDK概述下载样例代码。 kind:资源包类型,当前支持包类型分别为: jar:用户jar文件 pyfile:用户Python文件 file:用户文件 modelfile:用户AI模型文件 paths:对应资源包的OBS路径,参数构成为:{bucketName}.{obs域名}/{jarPath}/{jarName}。
DROP COLUMN 功能开启 配置参数: hoodie.schema.evolution.enable=true 命令功能 ALTER TABLE ... DROP COLUMN语法用于删除列。 命令语法 ALTER TABLE tableName DROP COLUMN|COLUMNS
SQL作业存在join小表操作时,会触发自动广播所有executor,使得join快速完成。但同时该操作会增加executor的内存消耗,如果executor内存不够时,导致作业运行失败。 解决措施 排查执行的SQL中是否有使用“/*+ BROADCAST(u) */”强制做broadcastjoin。如果有,则需要去掉该标识。
使用ogg-json读取kafka中的ogg记录,并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源,并绑定所要使用的队列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将要使用的队列放开,并根据kafka的地址测试队列连通性(通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
新版本的Parquet文件,那旧版本的文件就不能被Clean清理,增加存储压力。 提交Spark jar作业时,CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并,需要消耗较高的内存资源,按照之前的表设计
Spark:显示执行引擎为“Spark”的作业。 HetuEngine:显示执行引擎为“HetuEngine”的作业。 用户名 执行该作业的用户名。 类型 作业的类型,包括如下。 IMPORT:导入数据到DLI的作业。 EXPORT:从DLI导出数据的作业。 DCL:包括传统DCL,以及队列权限相关的操作。 D
包冲突,导致作业提交失败 问题描述 用户Flink程序的依赖包与DLI Flink平台的内置依赖包冲突,导致提交失败。 解决方案 首先您需要排除是否有冲突的Jar包。 含DLI Flink提供了一系列预装在DLI服务中的依赖包,用于支持各种数据处理和分析任务。 如果您上传的Jar包中包含DLI