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查询指定资源实例的标签信息 功能介绍 查询指定资源实例的标签信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v3/{project_id}/{res
”SQL作业”跳转到SQL作业记录中检查。 在执行SQL的时候配置Hudi参数: DLI不支持直接使用SET语句配置参数 点击”设置”,随后在”参数设置”一栏可以配置键和值,Hudi的参数可以通过此处提交。配置在此处的参数会在提交SQL作业时被应用。 随后可以在左侧菜单点击”作业管理”->”SQL作业”,随后
分别作为key、hash_key、hash_value不同,table模式下的key值可以通过“connector.table-name”和“connector.key-column”两个参数设置,将表中的所有字段名作为hash_key,字段值作为hash_value写入到hash中。
用户 由账号在IAM中创建的用户,是云服务的使用人员,具有身份凭证(密码和访问密钥)。 在我的凭证下,您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中,您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域 从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储
指定企业项目资源:授权后,IAM用户根据权限使用所选企业项目中的资源。如企业项目A包含资源B,资源B部署在北京四和上海二,IAM用户所在用户组关联企业项目A后,北京四和上海二的资源B用户都可访问,不在企业项目A内的其他资源,该IAM用户将无权访问。 本例自定义策略中是OBS权限,
30倍或更高。 节省存储空间 Parquet还支持灵活的压缩选项,因此可以显著减少磁盘上的存储。存储的节省可高达约75%。 资源和成本规划 表1 资源和成本规划 资源 资源说明 成本说明 OBS 需要创建一个OBS桶将数据上传到对象存储服务OBS,为后面使用DLI完成数据分析做准备。
清理使用。该委托需新建后自定义权限,但委托名称固定为dli_data_clean_agency。 请在设置委托的授权范围时分别对OBS权限和DLI权限授权范围: OBS权限请选择“全局服务资源” DLI权限选择“指定区域项目资源” { "Version": "1.1",
TVFs)的操作之上,比如窗口聚合,窗口Top-N和 窗口关联。 窗口 Top-N 的语法和普通的 Top-N 相同。 除此之外,窗口 Top-N 需要 PARTITION BY 子句包含窗口表值函数或窗口聚合产生的 window_start 和 window_end。 否则优化器无法翻译。 更多介绍和使用请参考开源社区文档:窗口Top-N。
填写CSS认证信息,详细参数说明请参考表1。 表1 参数说明 参数 参数说明 认证信息名称 所创建的跨源认证信息名称。 名称只能包含数字、英文字母和下划线,但不能是纯数字,且不能以下划线开头。 输入长度不能超过128个字符。 建议名称中包含CSS安全集群的名称,便于区分不同集群的安全认证信息。
- project... 在New Project弹窗点击-Maven-点击Next。 输入GroupId和ArtifactId,点击Next。 输入Project name 和 Project location,点击Finish。 在Maven 项目的 pom.xml文件加入相应的依赖项即可。
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。 用户
数组函数和运算符 下标操作符:[] 描述:下标操作符用于访问数组中的元素,并从1开始建立索引。 select myarr[5] from (values array [1,4,6,78,8,9],array[2,4,6,8,10,12]) as t(myarr); _col0
CU数量=实际CU数量=max[管理单元和TaskManager的CPU总和,(管理单元和TaskManager的内存总和/4)] 管理单元和TaskManager的CPU总和=实际TM数 * 单TM所占CU数 + 管理单元。 管理单元和TaskManager的内存总和= 实际TM数
约束限制 新队列第一次运行作业时,需要一定的时间,通常为6~10分钟。 创建增强型跨源连接之前需要获取需要建立连接的服务对应VPC的ID和其所在子网的网络ID。获取VPC的ID接口,具体请参考《虚拟私有云API参考》。获取子网网络ID接口,具体请参考《虚拟私有云API参考》。 涉及接口
进入DataArts Studio数据开发页面 步骤1:创建数据库和表 开发创建数据库和表的SQL脚本 数据库和表是SQL作业开发的基础,在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 本节操作介绍提交SQL脚本创建数据库和表的操作步骤。 在DataArts Studio数据开发页面,选择左侧导航栏的“数据开发
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎,同样它也是一个数据管理平台,可用于发现,定义,和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面,一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的C
pwd_auth_name 否 无 String DLI侧创建的Password类型的跨源认证名称。用户若配置该配置项则不用在SQL中配置账号和密码。 分区扫描功能介绍 为了加速Source任务实例中的数据读取,Flink为JDBC表提供了分区扫描功能。以下参数定义了从多个任务并行读取时如何对表进行分区。
database_name 否 String 记录其操作的表所在的数据库名称。类型为Import和Export作业才有“database_name”属性。 table_name 否 String 记录其操作的表名称。类型为Import和Export作业才有“table_name”属性。 with_column_header
后续章节操作都需要在testdb数据库下进行操作。 DataSource和Hive两种语法创建OBS表的区别 DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异。两种语法创建OBS表主要差异点参见表1。 表1 DataSource语法和Hive语法创建OBS表的差异点 语法
列提交作业。 作业包含以下类型:DDL、DCL、IMPORT、QUERY和INSERT。其中,IMPORT与导入数据(废弃)的功能一致,区别仅在于实现方式不同。 另外,用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有: 查询作业状态 查询作业详细信息 查询作业结果-方式二(废弃)