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从Kafka读取数据写入到RDS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为根据商品的实时点击量,获取每小时内点击量最高的3个商品及其相关信息。商品的实时点击量数据为输入源发送到Kafka中,再将Kafka数据的分析结果输出到RDS中。 例如,输入如下样例数据: {"user_id":"0001"
参数描述 参数 描述 DLI_TABLE 已创建跨源连接的DLI表名称。 DLI_TEST 为包含待查询数据的表。 field1,field2...,field 表“DLI_TEST”中的列值,需要匹配表“DLI_TABLE”的列值和类型。 where_condition 查询过滤条件。
怎样将一个区域中的DLI表数据同步到另一个区域中? 可以使用OBS跨区域复制功能实现,步骤如下: 将区域一中的DLI表数据导出到自定义的OBS桶中。 具体请参考《数据湖探索用户指南》。 通过OBS跨区域复制功能将数据复制至区域二的OBS桶中。 具体请参考跨区域复制。 根据需要导入或使用对应的数据。
上传数据相关API(废弃) 对已创建的上传作业进行鉴权(废弃) 父主题: 历史API
查看队列的使用者(废弃) 功能介绍 该API用于查询可以使用的指定队列的所有用户名称。 当前接口已废弃,不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式: GET /v1.0/{project_id}/queues/{queue_name}/users
本文样例表数据准备 --创建具有TINYINT类型数据的表。 CREATE TABLE int_type_t1 (IT_COL1 TINYINT) ; --插入TINYINT类型数据 insert into int_type_t1 values (TINYINT'10');
None 服务介绍 数据湖探索 DLI 介绍什么是数据湖探索 02:47 数据湖探索DLI产品介绍 功能介绍 数据湖探索 DLI 熟悉数据湖探索控制台 03:10 数据湖探索控制台介绍 操作指导 数据湖探索 DLI 介绍怎样创建提交SQL作业 07:36 数据湖探索SQL作业入门指导
支持跨账号导出数据,即,如果B账户对A账户授权后,A账户拥有B账户OBS桶的元数据信息和权限信息的读取权限,以及路径的读写权限,则A账户可将数据导出至B账户的OBS路径中。 导出数据步骤 导出数据的入口有两个,分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面导出数据。 在管
这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如,切换到HTTP的新版本协议。 200 Success 服务器已成功处理了请求。通常,这表示服务器提供了请求的网页。 201 Created
action:SPARK_APP_ACCESS_META) 解决方案 需要给执行作业的用户赋数据库的操作权限,具体操作参考如下: 在DLI管理控制台左侧,单击“数据管理”>“库表管理”。 单击所选数据库“操作”栏中的“权限管理”,将显示该数据库对应的权限信息。 在数据库权限管理页面右上角单击“授权”。 在“授权”弹
配置Beeline通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Beeline是数据分析师和数据工程师的重要工具之一,适用于大规模数据处理的场景。Beeline提供了的SQL引擎,使得用户可以使用SQL的语言来执行数据查询、数据分析和管理任务。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎,它提供了标准的SQL接口,
SQL场景使用DEW管理和访问凭据的操作指导,将Flink作业的输出数据写入到Mysql或DWS时,在connector中设置账号、密码等属性。 Flink Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 访问OBS的AKSK为例介绍Flink Jar使用DEW获取访问凭证读写OBS的操作指导。 用户获取Flink作业委托临时凭证
后续对J1包中函数实现做了逻辑修改,重新执行创建函数F1,指定类名C1,Jar包名J1。 立即生效 F1的功能变成新修改的逻辑。 场景二 在原有程序包类的基础上新增了类,新创建的函数指定为新增的类,包名不变。 在Spark SQL队列下已创建自定义函数F1,指定类名C1,Jar包名J1。 J1的Jar包
Livy是基于开源的Apache Livy用于提交Spark作业到DLI的客户端工具。 准备工作 创建DLI队列。在“队列类型”中选择“通用队列”,即Spark作业的计算资源。具体请参考创建队列。 准备一个linux弹性云服务器ECS,用于安装DLI Livy。 ECS需要放通300
禁止或恢复表的生命周期 功能介绍 禁止或恢复指定表或分区的生命周期。 使用禁止或恢复表的生命周期有以下两种场景: 表或分区表开启了生命周期的功能,该功能可以禁止或恢复表的生命周期,即修改“dli.table.lifecycle.status”的参数值。 表或分区表未开启生命周期的功能,
怎样管理在DLI上运行的作业 管理大量的DLI作业时您可以采用以下方案: 作业分组: 将几万个作业根据不同的类型分组,不同类型的作业通过不同的队列运行。 创建IAM子用户 或者创建IAM子用户,将不同类型的作业通过不同的用户执行。 具体请参考《数据湖探索用户指南》。 此外DLI还
Spark如何将数据写入到DLI表中 使用Spark将数据写入到DLI表中,主要设置如下参数: fs.obs.access.key fs.obs.secret.key fs.obs.impl fs.obs.endpoint 示例如下: import logging from operator
添加分区(只支持OBS表) 重命名分区(只支持OBS表) 删除分区 指定筛选条件删除分区(只支持OBS表) 修改表分区位置(只支持OBS表) 更新表分区信息(只支持OBS表) REFRESH TABLE刷新表元数据 父主题: 表相关
应用程序 选择需要执行的程序包。包括“.jar”和“.py”两种类型。 Jar包的管理方式: 上传OBS管理程序包:提前将对应的jar包上传至OBS桶中。并在此处选择对应的OBS路径。 上传DLI管理程序包:提前将对应的jar包上传至OBS桶中,并在DLI管理控制台的“数据管理>程序包管
的数据。 通过将Fine BI与Kyuubi对接,用户可以利用Kyuubi访问DLI进行数据查询和分析。这种集成简化了数据访问流程,提供了数据的统一管理和分析能力,使得用户能够更深入地洞察数据。 本节操作介绍Fine BI基于Kyuubi连接DLI,以访问和分析DLI中的数据的操作步骤。