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Spark、Apache Flink生态和接口,是集实时分析、离线分析、交互式分析为一体的Serverless大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云,减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架,为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力,可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优
X版本功能重构后,仅支持从DLI作业桶读取查询结果,如需使用该特性需具备以下条件: 在DLI管理控制台“全局配置 > 工程配置”中完成作业桶的配置。 2024年5月起,新用户可以直接使用DLI服务的“查询结果写入桶”功能,无需开通白名单。 对于2024年5月之前开通并使用DLI服
Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,这种格式可以加快查询速度,查询Parquet格式数据时,只检查所需要的列并对它们的值执行计算,也就是说,只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项,因此可以显著减少磁盘上的存储。使用DLI可轻松将CSV格式数据转换为Parquet格式数据。
标签的键的最大长度为128个字符,标签的键可以包含任意语种字母、数字、空格和_ . : +-@ ,但首尾不能含有空格,不能以_sys_开头。 标签值 您可以选择: 在输入框的下拉列表中选择预定义标签值。 在输入框中输入标签值。 说明: 标签值的最大长度为255个字符,标签的值可以包含任意语种字母、数字、空格和_
规则说明。 前提条件 请确认包年/包月资源还未到期。 在购买页面开通自动续费 您可以在购买页面开通自动续费,如图1所示。 图1 自动续费配置 在续费管理页面开通自动续费 登录管理控制台。 单击“控制台”页面上方“费用与成本”,在下拉菜单中选择“续费管理”。 进入“续费管理”页面。
在大数据分析的日常工作中,合理分配和管理计算资源,可以提供良好的作业执行环境。 您可以根据作业的计算需求和数据规模分配资源、调整任务执行顺序,调度不同的弹性资源池或队列资源以适应不同的工作负载。待提交作业所需的CUs需小于等于弹性资源池的剩余可用CUs,才可以确保作业任务的正常执行。 本节操作介
在SQL作业列表页面查看作业的基本信息 DLI SQL作业管理页面显示所有SQL作业,作业数量较多时,系统分页显示,可根据需要跳转至指定页面。您可以查看任何状态下的作业。作业列表默认按创建时间降序排列。 表1 作业管理参数 参数 参数说明 队列 作业所属队列的名称。 执行引擎 SQL作
控账号下的DLI队列,执行自动实时监控、告警和通知操作。用户可以实时掌握队列中的运行作业网络流入速率、网络流出速率、CPU使用率、内存使用率、磁盘利用率、失败作业率、等待作业数等信息。还可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索数据湖探索服务产生的监控指标和告警信息。
的计算引擎。 历史创建的队列仍然可以使用Flink 1.10、Flink1.11执行作业,但作业执行过程中出现的错误,不再提供该版本的任何技术服务支持,请您尽快更换至新版本的计算引擎。 Flink 1.10、Flink1.11版本停止服务后,可以使用哪个版本替换? 推荐使用DLI
步骤2:在LakeFormation管理控制台创建Catalog 数据目录(Catalog)是元数据管理对象,它可以包含多个数据库。您可以在LakeFormation中创建并管理多个Catalog,用于不同外部集群的元数据隔离。 登录LakeFormation管理控制台。 选择“元数据 > Catalog”。
是Throughput 测试的结果,被定义为所有查询执行时间平均值的倒数,公式如下: 业务场景 用户可以通过DLI内置的TPC-H测试套件进行简单高效的交互式查询,无需用户上传数据,即可以体验DLI的核心功能。 DLI内置TPC-H的优势 用户只需要登录DLI,完成授予权限,即可操作
partitions参数设置的并行度过大,导致缓存区大小不够而导入数据报错。 解决方案 建议可以尝试调小spark.sql.shuffle.partitions参数值来解决缓冲区不足问题。具体该参数设置步骤如下: 登录DLI管理控制台,单击“作业管理 > SQL作业”,对应SQL作业行的操作列,单击“编辑”按钮,跳转到“SQL编辑器”。
DLI元数据可在数据湖探索管理控制台的“数据管理 > 库表管理”中查看。 Lakeformation元数据可在湖仓构建Lakeformation服务的管理控制台中查看。 相关操作 DLI SQL队列对接DLI元数据方法: 在DLI管理控制台的SQL编辑器页面的“数据目录”中选择“dli”。
才可进行扩缩容。 扩容 当前队列规格不满足业务需要时,可以通过手动变更队列规格来扩容当前队列。 扩容属于耗时操作,在DLI“规格变更”页面执行扩容操作后,需要等待大约10分钟,具体时长和扩容的CU值有关,等待一段时间后,可以通过刷新“队列管理”页面,对比“规格”和“实际CUs”大
老版本的Spark队列,用于运行Spark作业和Flink作业。 通过以下步骤,可以将老版本的“Spark队列”转换为新的“通用队列”。 重新购买“通用队列”。 将在旧的“Spark队列”中的作业迁移到新的“通用型队列”中,即在提交Spark作业时指定新的队列。 释放旧的“Spark队列”,即删除或退订队列。
参数值可以是 'sequence' 或 'random',具体含义如下: random是默认的生成器,您可以通过“fields.#.max”和“fields.#.min”参数指定随机生成的最大和最小值。 当指定的字段类型为char、varchar、string时,可以同时通过“fields
上传Jar包到OBS和DLI OBS控制台 DLI控制台 将生成的Spark Jar包文件上传到OBS目录下和DLI程序包中。 7 创建Spark Jar作业 DLI控制台 在DLI控制台创建Spark Jar作业并提交运行作业。 8 查看作业运行结果 DLI控制台 查看作业运行状态和作业运行日志。
访问凭证、允许访问Catalog获取元数据等场景。以上场景的委托权限请参考常见场景的委托权限策略。 步骤1:在IAM控制台创建云服务委托并授权 登录管理控制台。 单击右上方登录的用户名,在下拉列表中选择“统一身份认证”。 在左侧导航栏中,单击“委托”。 在“委托”页面,单击“创建委托”。
]),concat(string <str1>, string <str2>[,...]) ARRAY或STRING 连接多个字符串,合并为一个字符串,可以接受任意数量的输入字符串。 concat_ws concat_ws(string <separator>, string <str1>, string
登录DLI管理控制台,在“SQL编辑器”中,单击“设置”。 在参数设置中,添加参数“spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled”,值设置为“false”。 图1 参数设置 上述步骤参数设置完成后,则可以进行全表查询,不用查询表的时候要包含分区字段。