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使用Spark-submit提交Spark Jar作业 DLI Spark-submit简介 DLI Spark-submit是一个用于提交Spark作业到DLI服务端的命令行工具,该工具提供与开源Spark兼容的命令行。 准备工作 授权。 DLI使用统一身份认证服务(Identity
用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库,为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息,请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下
创建DLI表关联DCS 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联DCS上已有的Key。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险,优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 前提条件 创建DLI表
用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库,为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息,请参见《数据仓库服务管理指南》。 推荐使用DWS服务自研的DWS
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SQL作业查询OBS数据 场景描述 DLI可以查询存储在OBS中的数据,本节操作介绍使用DLI提交SQL作业查询OBS数据的操作步骤。 本例新建“sampledata.csv”文件上传OBS桶,并新建弹性资源池队列,使用DLI创建数据库和表,使用DLI提供的SQL编辑器查询表的1000条数据。
典型场景示例:创建弹性资源池并运行作业 本章节主要介绍从创建弹性资源池、创建增强型跨源、添加队列到弹性资源池并运行作业的一个完整流程,帮助您更好、更方便的使用弹性资源池。 图1 创建弹性资源池运行作业流程图 表1 创建新队列时绑定弹性资源池流程说明 阶段 说明 参考文档 步骤一:创建弹性资源池
使用DLI提交SQL作业查询RDS MySQL数据 操作场景 DLI可以查询存储在RDS数据库中的数据,本节操作介绍使用DLI提交SQL作业查询RDS MySQL数据的操作步骤。 本例创建RDS实例并新建数据库和表,创建DLI弹性资源池队列,通过增强型跨源连接打通DLI弹性资源池
使用DLI提交Flink Jar作业 操作场景 Flink Jar作业适用于需要自定义流处理逻辑、复杂的状态管理或特定库集成的数据分析场景。需要用户自行编写并构建Jar作业程序包,在提交Flink Jar作业前,将Jar作业程序包上传至OBS,并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。
SDK的获取与安装 Java SDK安装方式 您可以通过以下两种方式安装Java SDK。 导入Maven依赖,适用于使用Maven管理的Java项目。具体操作请参考方法一:通过Maven安装DLI SDK依赖。 在集成开发环境中导入JAR文件,适用于使用Eclipse作为集成开
用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库,为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息,请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 创建Flink OpenSource
用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库,为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息,请参见《数据仓库服务管理指南》。 推荐使用DWS服务自研的DWS
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DLI上进行作业开发。
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。
使用JDBC连接DLI并提交SQL作业 操作场景 在Linux或Windows环境下您可以使用JDBC应用程序连接DLI服务端提交作业。 使用JDBC连接DLI提交的作业运行在Spark引擎上。 JDBC版本2.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:
创建DLI表关联HBase 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联HBase上已有的表。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险,优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 前提条件 创建DL
从Kafka读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为对汽车驾驶的实时数据信息进行分析,将满足特定条件的数据结果进行汇总。汽车驾驶的实时数据信息为数据源发送到Kafka中,再将Kafka数据的分析结果输出到DWS中。 例如,输入如下样例数据:
Flink Jar作业开发基础样例 概述 用户可以基于Flink的API进行二次开发,构建自己的应用Jar包,提交到DLI队列运行,实现与MRS Kafka、HBase、Hive、HDFS,DWS,DCS等数据源的交互。 本章节以通过自定义作业与MRS进行交互为例进行说明。 更多样例代码请通过DLI样例代码获取。
从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 CDC是变更数据捕获(Change Data Capture)技术的缩写,它可以将源数据库的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中,还可以对数据进行一定的处理,例如分组(GROUP