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配置时间模型 Flink中主要提供两种时间模型:Processing Time和Event Time。 DLI允许在创建Source Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是
配置时间模型 Flink中主要提供两种时间模型:Processing Time和Event Time。 DLI允许在创建Source Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是
系统角色/策略名称 描述 类别 授权方式 DLI FullAccess 数据湖探索所有权限。 系统策略 具体的授权方式请参考创建IAM用户并授权使用DLI以及《如何创建子用户》和《如何修改用户策略》。 DLI ReadOnlyAccess 数据湖探索只读权限。 系统策略 Tenant
基于距离计算方法,线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法: One-pass算法,O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次,模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息,能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。
常见场景的委托权限策略 本节操作提供了DLI常见场景的委托权限策略,用于用户自定义权限时配置委托的权限策略。委托策略中的“Resource”根据需要具体情况进行替换。 数据清理委托权限配置 适用场景:数据清理委托,表生命周期清理数据及lakehouse表数据清理使用。该委托需新建
源、条件等策略内容,可自动生成策略。 JSON视图创建自定义策略:可以在选择策略模板后,根据具体需求编辑策略内容;也可以直接在编辑框内编写JSON格式的策略内容。 具体创建步骤请参见:创建自定义策略。本章为您介绍常用的DLI自定义策略样例。 策略字段介绍 以授权用户拥有在所有区域中所有数据库的创建表权限为例进行说明:
model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径,包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model 是 是否是deeplearning4j的模型。 true代表是deeplearning4j,false代表是keras模型。 keras_model_config_path 是 模型结构存放
model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径,包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model 是 是否是deeplearning4j的模型。 true代表是deeplearning4j,false代表是keras模型。 keras_model_config_path 是 模型结构存放
M用户被授予的策略中必须包含允许"dli:queue:create_queue"的授权项,该接口才能调用成功。 支持的授权项 策略包含系统策略和自定义策略,如果系统策略不满足授权要求,管理员可以创建自定义策略,并通过给用户组授予自定义策略来进行精细的访问控制。策略支持的操作与API相对应,授权项列表说明如下:
基于距离计算方法,线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法: One-pass算法,O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次,模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息,能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。
使用DLI作业桶需要确保已完成DLI作业桶的权限配置。 您需要在OBS管理控制台中检查DLI作业桶的桶策略,确保策略中包含了允许DLI服务进行必要操作的授权信息。 确保没有任何策略明确拒绝了DLI服务对桶的访问。IAM策略是优先考虑拒绝(deny)权限的,即使有允许(allow)权限,如果有拒绝权限存在,也会导致授权失败。
如果系统策略不满足授权要求,管理员可以创建自定义策略,并通过给用户组授予自定义策略来进行精细的访问控制,自定义策略是对系统策略的扩展和补充。详细操作请参考创建自定义策略。 相关链接 《IAM产品介绍》 《创建用户组、用户并授予DLI权限》 《策略语法》 《如何修改用户策略》 《队列赋权》(API赋权)
kind:资源包类型,当前支持的包类型分别为: jar:用户jar文件 pyfile:用户Python文件 file:用户文件 modelfile:用户AI模型文件 obs_jar_paths:对应资源包的OBS路径,参数构成为:{bucketName}.{obs域名}/{jarPath}/{jarName}。
flink_max_op_latency Flink作业最大算子延迟 展示用户Flink作业的最大算子延迟时间,单位ms。Flink时间模型具体可以参考配置时间模型。 ≥0 Flink作业 10秒钟 flink_max_op_backpressure_level Flink作业最大算子反压
同一队列不同扩缩容策略的时间段区间不能有交集。 弹性资源池队列中的扩缩容策略时间段仅支持整点的时间段设置,并且包含设置的开启时间,不包含设置的结束时间,例如设置时间段00-09,则时间段范围为:[00:00,09:00)。默认的扩缩容策略不支持时间段配置修改。 弹性资源池扩缩容策略生效规则
弹性资源池为DLI作业运行提供所需的计算资源(CPU和内存)。弹性资源池的单位为CU,1CU包含1CPU和4GB内存。 您可以在弹性资源池中创建多个队列, 队列之间的计算资源支持共享。 通过合理设置队列的计算资源池分配策略,提高计算资源利用率。 DLI提供以下规格的计算资源,如表1所示。 表1
弹性资源池和队列:弹性资源池为DLI作业运行提供所需的计算资源(CPU和内存),灵活应对业务对计算资源变化的需求。同一弹性资源池中,队列之间的计算资源支持共享。通过合理设置队列的计算资源分配策略,可以提高计算资源利用率。 · default队列:DLI预置“default”用于用户体验数据湖探索服务。
同一队列不同扩缩容策略的时间段区间不能有交集。 弹性资源池队列中的扩缩容策略时间段仅支持整点的时间段设置,并且包含设置的开启时间,不包含设置的结束时间,例如设置时间段00-09,则时间段范围为:[00:00,09:00)。默认的扩缩容策略不支持时间段配置修改。 弹性资源池扩缩容策略生效规则
queue_scaling_policies 是 Array of objects 该队列在该弹性资源池下的扩缩容策略信息。单条策略信息包含时间段、优先级和CU范围。每个队列至少要配置一条时间段为[00:00, 24:00]的默认扩缩容策略。详细参数说明请参考表3。 表3 queue_scaling_policies
哪些平台。 优势 高效的Spark编程模型:使用Spark Streaming直接从DIS中获取数据,进行数据清理等预处理操作。只需编写处理逻辑,无需关心多线程模型。 简单易用:直接使用标准SQL编写指标分析逻辑,无需关注背后复杂的分布式计算平台。 按需计费:日志分析按实效性要求