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password 否 无 String SSL truststore的密码。 avro-confluent.subject 否 无 String 用于在序列化期间此格式使用的注册schema的Confluent Schema Registry主题。默认情况下,'kafka'和'upsert-
开发说明 本样例只适用于MRS的HBase。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。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。 代码实现
例如:(start_date <> '202007'), partitions(start_date < '201912') 示例 为了便于理解删除分区语句的使用方法,本节示例为您提供源数据,基于源数据提供删除分区的操作示例。 使用DataSource语法创建一个OBS表分区表。 创建了一个名为stud
多行的UDTF,将列中存储的以固定分隔符格式分隔的数组转为多行。 使用限制 所有作为key的列必须位于在前面,而要转置的列必须放在后面。 在一个select中只能有一个UDTF,不可以再出现其他的列。 不可以与group by、cluster by、distribute by、sort
安全组规则的描述信息,非必填项。 _ 步骤4:创建增强型跨源连接 登录DLI管理控制台,在左侧导航栏单击“跨源管理”,在跨源管理界面,单击“增强型跨源”,单击“创建”。 在增强型跨源创建界面,配置具体的跨源连接参数。具体参考如下。 连接名称:设置具体的增强型跨源名称。 弹性资源池:选择DLI的队列。(未添加至资源池的队列,请直接选择队列名称。)
业任务的正常执行。 本节操作介绍查看弹性资源池计算资源使用情况、作业所需CU数的查看方法。 怎样查看弹性资源池的资源使用情况? 登录DLI管理管理控制台。 选择“资源管理 > 弹性资源池”。 在弹性资源池的列表页查看资源池的“实际CUs”和“已使用CUs”。 实际CUs:弹性资源池当前分配的可用CUs。
子句定义上下边界,其内的所有行都会聚合。Flink 只支持 CURRENT ROW 作为上边界。有两种方法可以定义范围:ROWS 间隔 和 RANGE 间隔: RANGE 间隔 RANGE 间隔是定义在排序列值上的,在 Flink 里,排序列总是一个时间属性。下面的 RANG 间隔定义了聚合会在比当前行的时间属性小
15版本使用DEW管理访问凭据,在创建作业时,请配置作业使用Flink1.15版本、且已在作业中配置允许DLI访问DEW的委托信息。自定义委托及配置请参考自定义DLI委托权限。 使用该功能,所有涉及OBS的桶,都需要进行配置AKSK。 语法格式 在Flink jar作业编辑界面,选择配置优化参数,配置信息如下:
使用DLI资源ID查找资源时,包含以下操作: 在费用中心账单中获取DLI资源ID。 并根据账单中资源ID查看资源名称。 根据资源名称在DLI云服务的控制台查找资源。 删除资源将资源停止计费。 详细操作步骤如下: 在费用中心账单中获取资源ID。 登录管理控制台,在顶部菜单栏中选择“费用与成本 >
json 是 STRING 标准的JSON格式对象,格式为{Key:Value, Key:Value,...} path 是 STRING 表示在json中的path,以$开头。不同字符的含义如下: $表示根节点。 .表示子节点。 []表示[number]表示数组下标,从0开始。 *表示Wildcard
DISTINCT ] expression) VAR_SAMP() 的同义方法。 RANK() 返回值在一组值中的排名。结果是 1 加上分区顺序中当前行之前或等于当前行的行数。排名在序列中不一定连续。 DENSE_RANK() 返回值在一组值中的排名。结果是一加先前分配的等级值。与函数 rank
配置跨源认证后,无需在作业中重复配置数据源认证信息,提高数据源认证的安全性,便于DLI安全访问数据源。 SQL作业、Flink 1.12版本的跨源访问场景,使用DLI提供的“跨源认证”管理数据源的访问凭证。 本节操作为您介绍DLI提供的跨源认证的使用方法。 约束与限制 表1 跨源认证约束限制
如果整个作业刚开始运行或者在提交中,则进度展示为0;如果作业运行结束,则进度展示为1。此时progress表示整个作业的运行进度,因为没有子作业在运行,sub_job_id不展示。 如果有子作业在运行中,则展示该子作业的运行进度,progress的计算方法为:子作业已经完成的tas
Flink在写Hudi的MOR表只会生成log文件,后续通过compaction操作,将log文件转为parquet文件。Spark在更新Hudi表时严重依赖parquet文件是否存在,如果当前Hudi表写的是log文件,采用Spark写入就会导致重复数据的产生。在批量初始化阶段
Row from pyspark.sql import SparkSession 创建会话并设置AK/SK 认证用的ak和sk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。 1 2 3 4 5 sparkSession
DLI当前支持DLI数据库和Lakeformation数据目录。 在DLI数据目录库下创建数据库和表请参考在DLI控制台创建数据库和表。 创建并使用Lakeformation元数据请参考创建并使用LakeFormation元数据。 数据库 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。数据
如果您的自定义函数需要在多个作业中使用,但对于不同作业某些参数值不同,直接在UDF中修改较为复杂。您可以在Flink OpenSource SQL编辑页面,自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters,在UDF代码中获取该参数并使用。如需修改参数值,直接在FlinkOpenSource
如果您的自定义函数需要在多个作业中使用,但对于不同作业某些参数值不同,直接在UDF中修改较为复杂。您可以在Flink OpenSource SQL编辑页面,自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters,在UDF代码中获取该参数并使用。如需修改参数值,直接在FlinkOpenSource
单个用户感观字符(这是语言书写系统的基本单位),但是函数会将每个代码点视为单独的单位。 lower和upper函数不执行某些语言所需的区域设置相关、上下文相关或一对多映射。 chr(n) → varchar 描述:返回Unicode编码值为n的字符值。 select chr(100);
大数据领域的SQL引擎层出不穷,在带给解决方案多样性的同时,也暴露出一定的问题,例如SQL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击,影响系统的性能或者平台稳定性。 DLI在Spark SQL引擎中增加S