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创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 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。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。
创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 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服务端的端口如果监听在hostname上,则需要将Kafka
消息通知服务(Simple Message Notification,简称SMN)为DLI提供可靠的、可扩展的、海量的消息处理服务,它大大简化系统耦合,能够根据用户的需求,向订阅终端主动推送消息。可用于连接云服务、向多个协议推送消息以及集成在产生或使用通知的任何其他应用程序等场景。
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。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。
消息通知服务(Simple Message Notification,简称SMN)为DLI提供可靠的、可扩展的、海量的消息处理服务,它大大简化系统耦合,能够根据用户的需求,向订阅终端主动推送消息。可用于连接云服务、向多个协议推送消息以及集成在产生或使用通知的任何其他应用程序等场景。S
Upsert Kafka结果表 功能描述 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。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。
区列的字段数据。分区表查询时需要指定分区字段,导致查询不到表数据。 问题根因 DLI分区内表在导入数据时,如果文件数据没有包含分区字段,则系统会默认指定分区值“__HIVE_DEFAULT_PARTITION__”,当前Spark判断分区为空时,则会直接返回null,不返回具体的数据。
创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 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服务端的端口如果监听在hostname上,则需要将Kafka
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。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。
Upsert Kafka结果表 功能描述 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。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。
作业管理页面。Spark作业管理页面显示所有的Spark作业,作业数量较多时,系统分页显示,您可以查看任何状态下的作业。 表1 作业管理参数 参数 参数说明 作业ID 所提交Spark作业的ID,由系统默认生成。 名称 所提交Spark作业的名称。 队列 所提交Spark作业所在的队列。
DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到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是线下集群,需要通过增强型跨源连
DLI通过Kafka结果表将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 确保已创建kafka集群。 该场景作业需要
创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 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是线下集群,需要通过增强型跨源连
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是线下集群,需要通过增强型跨源连
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎,同样它也是一个数据管理平台,可用于发现,定义,和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面,一是利用了Hive的MetaStore作为持
创建Hive Catalog 简介 Catalog提供了元数据信息,例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。 数据处理最关键的方面之一是管理元数据。 元数据可以是临时的,例如临时表、或者通过TableEnvironment注册的UDF。 元数据也可以是持久化的,例如Hive
可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息,并可实现数据的秒级查询,解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性,可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。 DLI可以通过增强型跨源连接功能将Flink作业的输出数据写入到OpenTSDB中。
可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息,并可实现数据的秒级查询,解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性,可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。 DLI可以通过增强型跨源连接功能将Flink作业的输出数据写入到OpenTSDB中。
partition_specs 格式 partition_specs : (partition_col_name = partition_col_value, partition_col_name = partition_col_value, ...); 说明 表的分区列表,以k