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问题描述 Spark3.x的作业日志中提示找不到global_temp数据库。 根因分析 global_temp数据库是Spark3.x默认内置的数据库,是Spark的全局临时视图。 通常在Spark作业执行注册viewManager时,会校验该数据库在metastore是否存
DLI资源 资源是服务中存在的对象。在DLI中,资源如下,您可以在创建自定义策略时,通过指定资源路径来选择特定资源。 表1 DLI的指定资源与对应路径 资源类型 资源名称 资源路径 queue DLI队列 queues.queuename database DLI数据库 databases
project_id 是 String 项目编号,用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 job_id 是 String 作业ID。 请求消息 表2 请求参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 data_path 是 String 导出结果存储的路径(当前仅支持将数据存储在OBS上)
<value>[, ...]) 具体使用示例详见:ARRAY示例。 MAP 一组无序的键/值对,使用给定的Key和Value对生成MAP。键的类型必须是原生数据类型,值的类型可以是原生数据类型或复杂数据类型。同一个MAP键的类型必须相同,值的类型也必须相同。 map(K <key1>, V <value1>
说明 num_keys 是 BIGINT类型。 BIGINT类型常量,值必须>=0。在转为多行时作为转置key的列的个数。 separator 是 STRING类型。 STRING类型常量,用于将字符串拆分成多个元素的分隔符。为空时返回报错。 keys 是 STRING类型。 转置时作为key的列,
On Read 读时合并表也简称MOR表,使用列格式parquet和行格式Avro两种方式混合存储数据。其中parquet格式文件用于存储基础数据,Avro格式文件(也可叫做log文件)用于存储增量数据。 优点:由于写入数据先写delta log,且delta log较小,所以写入成本较低。
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。
上传数据到OBS桶:通过OBS管理控制台或者使用命令行工具将存储在sftp中的文件数据上传到OBS桶中。 Spark读取OBS文件数据,详见使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据。 配置Spark作业:配置Spark作业访问OBS中存储的数据。 提交Spark作业:完成作业编写后,提交并执行作业。
table-name 否 table存储模式下必配,redis中存储表名。在table存储模式下,数据将以hash类型存储到redis,其中key为:${table-name}:${ext-key},field名为列名。 说明: table存储模式:将connector.table-name、connector
overwrite语法不适用于“自读自写”场景,该场景因涉及数据的连续处理和更新,如果使用insert overwrite语法可能存在数据丢失风险。 "自读自写"是指在处理数据时能够读取数据,同时根据读取的数据生成新的数据或对数据进行修改。 使用Hive和Datasource(除Hudi外)表在执行数据修改类命令(例如insert
创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 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。 前提条件 Kafka是线下集群,需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与K
DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 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。 前提条件 Kafka是线下集群,需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与K
表默认被认为是通用的。注意,如果使用Hive方言,就不需要connector属性。 监视策略是扫描当前位置路径中的所有目录/文件。许多分区可能会导致性能下降。 对未分区表进行流式读取时,要求将每个文件以原子方式写入目标目录。 分区表的流式读取要求在 hive 元存储的视图中以原子
rt的模式输出到Kafka中。 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。 前提条件 Kafka是线下集群,需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与K
数据集,仍然是排序的: SELECT name FROM fruit ORDER BY name OFFSET 3; name ------------ peach pear watermelon (3 rows) 否则,如果没有使用ORDER BY,被丢弃的行可能是任意的行。如
性能调优相关基本概念 消费组积压 消费组积压可通过topic最新数据offset减去该消费组已提交最大offset计算得出,说明的是该消费组当前待消费的数据总量。 如果Flink作业对接的是kafka专享版,则可通过云监控服务(CES)进行查看。具体可选择“云服务监控 > 分布式消息服务 > kafka专享版”
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
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》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 构造依赖信息,创建SparkSession 导入依赖 涉及到的mvn依赖库
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》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 构造依赖信息,创建SparkSession 导入依赖。 涉及到mvn依赖
4(弹性资源池计算单价:元/时) x 256(CU数) x 24 x 30(小时数) = 73728 元/月 存储费用=单价*存储数据量(GB)*小时数 存储费用:0.00013889(存储单价:元/GB)x 1024(存储数据大小:GB)x 24 x 30(小时数)= 100 元/月 合计 总费用:73828