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Redis维表 功能描述 创建Redis表作为维表用于与输入流连接,从而生成相应的宽表。 前提条件 要建立增强型跨源连接,且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接,请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则,请参见《虚拟私有云用户指南
窗口聚合 窗口表值函数(TVF)聚合 窗口聚合是通过GROUP BY子句定义的,其特征是包含窗口表值函数产生的 “window_start” 和 “window_end” 列。和普通的 GROUP BY 子句一样,窗口聚合对于每个组会计算出一行数据。和其他连续表上的聚合不同,窗口聚合不产生中间结果
对象存储OBS结果表 功能描述 FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据
使用Spark SQL作业分析OBS数据 DLI支持将数据存储到OBS上,后续再通过创建OBS表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括:创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已创建
从Kafka读取数据写入到RDS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为根据商品的实时点击量,获取每小时内点击量最高的3个商品及其相关信息。商品的实时点击量数据为输入源发送到Kafka中,再将Kafka数据的分析结果输出到RDS中。 例如,输入如下样例数据:
创建非弹性资源池队列(废弃,不推荐使用) 非弹性资源池模式的队列是DLI的上一代计算资源管理方式,按使用需求购买和释放资源,需要预先估计资源使用需求再进行购买。 优先推荐使用弹性资源池队列,提高资源使用的灵活性和资源利用效率。购买弹性资源池并在弹性资源池中添加队列请参考创建弹性资源池并添加队列
创建DLI自定义委托权限 使用Flink 1.15和Spark 3.3及以上版本的引擎执行作业时,当您所需的委托没有包含在DLI系统委托dli_management_agency时,您需要在IAM页面创建相关委托,并在作业配置中添加新建的委托信息。dli_management_agency
ClickHouse结果表 功能描述 DLI支持将Flink作业数据输出到ClickHouse数据库中。ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse
Upsert Kafka 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。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic
典型场景示例:迁移RDS数据至DLI 本文为您介绍如何通过CDM数据同步功能,迁移关系型数据库RDS数据至DLI。其他关系型数据库数据都可以通过CDM与DLI进行双向同步。 前提条件 已创建DLI的SQL队列。创建DLI队列的操作可以参考创建DLI队列。 创建DLI队列时队列类型需要选择为
字符串函数 表1 字符串函数 SQL函数 描述 string1 || string2 返回 STRING1 和 STRING2 的连接。 CHAR_LENGTH(string) CHARACTER_LENGTH(string) 返回字符串中的字符数。 UPPER(string) 以大写形式返回字符串
典型场景示例:迁移DWS数据至DLI 本文为您介绍如何通过CDM数据同步功能,迁移数据仓库服务DWS数据至DLI。 前提条件 已创建DLI的SQL队列。创建DLI队列的操作可以参考创建DLI队列。 创建DLI队列时队列类型需要选择为“SQL队列”。 已创建数据仓库服务DWS集群。具体创建
scala样例代码 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 CSS非安全集群 开发说明 构造依赖信息,创建SparkSession 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景,提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取,基于内存,可持久化。有关Redis的详细信息,
创建Flink OpenSource SQL作业 本章节介绍如何新建Flink OpenSource SQL作业。 DLI Flink OpenSource SQL类型作业完全兼容社区Flink版本,并在社区connector基础之上,新增了Redis、DWS(GaussDB)数据源类型
使用DLI提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业,Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息,用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前,将程序包上传至OBS,并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业
使用DLI提交Flink OpenSource SQL作业查询RDS MySQL数据 操作场景 DLI Flink作业支持使用其他服务作为数据源和数据输出通道进行数据实时计算操作。 本例采用Kafka服务作为数据源通道,以RDS作为数据输出通道,介绍创建并提交Flink OpenSource
创建Flink Jar作业 Flink Jar作业是基于Flink能力进行二次开发的场景,即构建自定义应用Jar包并提交到DLI的队列运行。 Flink Jar作业场景需要用户自行编写并构建应用Jar包,适用于对流计算处理复杂度要求较高的用户场景,且用户可以熟练掌握Flink二次开发能力
Elasticsearch 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch 引擎的索引中。 Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器,具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合
使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 操作场景 DLI完全兼容开源的Apache Spark,支持用户开发应用程序代码来进行作业数据的导入、查询以及分析处理。本示例从编写Spark程序代码读取和查询OBS数据、编译打包到提交Spark Jar作业等完整的操作步骤说明来帮助您在