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2版本的作业也请您尽快切换至新版本的Spark引擎,否则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。 如您有任何问题,可随时通过工单或者服务热线(4000-955-988或950808)与我们联系。 常见问题 DLI Spark 2.3.2版本停止服务后,正在使用该版本的作业有哪些影响?
律的,比如:近一个月的数据更新占比最大,可以按照月份创建分区;近一天内的数据更新占比大,可以按照天进行分区。 采用Bucket索引,写入是通过主键Hash打散的,数据会均匀的写入到分区下每个桶。因为各个分区的数据量是会有波动的,分区下桶的个数设计一般会按照最大分区数据量计算,这样
表示保留第一行,Order by DESC 表示保留最后一行。 WHERE (rownum = 1 | rownum <=1 | rownum < 2): 优化器通过 rownum = 1 | rownum <=1 | rownum < 2 来识别查询能否被翻译成窗口去重。 注意事项 Flink 只支持
parquet_use_column_names=true; 对于orc或parquet格式的分区表或事务表,drop column后无法通过设置Session属性的方式来确保查询成功。 将表中列名为column_name的列重命名为new_column_name。 ALTER TABLE
7 验证和使用DLI的UDAF函数 DLI控制台 在DLI作业中使用创建的UDAF函数。 操作步骤 新建Maven工程,配置pom文件。以下通过IntelliJ IDEA 2020.2工具操作演示。 打开IntelliJ IDEA,选择“File > New > Project”。
throws DLIException { System.out.println("list all batch jobs..."); // 通过调用DLIClient对象的listAllBatchJobs方法查询批处理作业 String queueName = "queueName";
可以考虑以下几种方式进行复杂类型数据处理: 字段扁平化处理,将下一级的字段展开放在同一层Schema字段中。 使用二进制方式进行写入与读取,并通过自定义函数进行编解码。 示例 指定table 1 2 3 4 5 6 7 create table test_redis(name string
s级别带宽和百万级别的IOPS,适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时会统计大小。 添加数据时不会修改大小。 如需查看表大小可以通过OBS查看。 CTAS建表语句不能指定表的属性。 关于分区表的使用说明: 创建分区表时,PARTITONED BY中指定分区列必须是不在表
配表达式。 规则匹配表达式首尾的空格,不会参与匹配计算。 partition_spec 一个可选参数,使用键值对来指定分区列表,键值对之间通过逗号分隔。需要注意,指定分区时,表名不支持模糊匹配。 示例 -- 演示数据准备 create schema show_schema; create
ch的条数上限,则停止存储数据,以batch.size.entries为准,提交该批次的数据。 es.nodes.wan.only 是否仅通过域名访问es节点,默认为false。使用经典型跨源的连接地址作为es.nodes时,该参数需要配置为true;使用css服务提供的原始内网IP地址作为es
表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 每页的数量。默认为100。 name 否 String 通过弹性资源池名称进行模糊匹配。 offset 否 Integer 偏移量。默认为0。 status 否 String 弹性资源池状态。具体参数范围如下:
ON能被用于指定在OBS上存储的路径。 示例 创建一个新表orders,使用子句with指定创建表的存储格式、存储位置、以及是否为外表。 通过“auto.purge”参数可以指定涉及到数据移除操作(如DROP、DELETE、INSERT OVERWRITE、TRUNCATE TABLE)时是否清除相关数据:
SELECT COUNT(DISTINCT order_id) FROM Orders GROUPING SETS Grouping Sets 可以通过一个标准的 GROUP BY 语句来描述更复杂的分组操作。数据按每个指定的 Grouping Sets 分别分组,并像简单的 group by
connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置,则会自动通过URL提取 connector.username 否 数据库认证用户名,需要和'connector.password'一起配置 connector
sql.distinct.aggregator.enabled false dli.jobs.sql.resubmit.enable null 通过设置该参数可以控制在driver故障、队列重启时Spark SQL作业是否重新提交。 false:禁用作业重试,所有类型的命令都不重新提交
00:00:00 为例,通过Spark 2.4.5版本队列写入,Spark 2.4.5版本读取后得到的值为 1900-01-01 00:00:00。 Spark3.3.x: 以Asia/Shanghai时区的 1900-01-01 00:00:00 为例,通过Spark 2.4.5版本队列写入,Spark
认证类型。 CSS类型跨源认证:适用于“6.5.4”及以上版本的CSS集群且集群已开启安全模式。配置时需指定集群的用户名、密码、认证证书,通过跨源认证将以上信息存储到DLI服务中,便于DLI安全访问CSS数据源。详细操作请参考创建CSS类型跨源认证。 Kerberos类型的跨源认
gment之间怎样分布。 SINGLE Fragment会在单个节点上执行。 HASH Fragment会在固定数量的节点上执行,输入数据通过哈希函数进行分布。 ROUND_ROBIN Fragment会在固定数量的节点上执行,片段在固定数量的节点上执行,输入数据以轮循方式进行分布。
是 要创建的ClickHouse的表名。 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。 如果建表时不指定该参数,驱动会自动通过ClickHouse的url提取。 如果建表时指定该参数,则该参数值固定为“ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver”。
CPU累计使用量:作业执行过程的CPU消耗总和,单位:Core*ms 输出字节:作业执行完成后输出的字节数。 查找作业 在“SQL作业”页面,可以通过以下方式对作业进行过滤筛选,在页面中显示符合对应条件的作业。 选择队列名称 选择执行引擎 设置日期范围 输入用户名/执行语句/作业ID/标签