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lpad('myk',5,'dog'); -- domyk luhn_check(string) → boolean 描述:根据Luhn算法测试数字字符串是否有效。 这种校验和函数,也称为模10,广泛应用于信用卡号码和政府身份证号码,以区分有效号码和键入错误、错误的号码。 select
查询结果 指定的OBS数据目录包含数据文件。 在OBS桶“dli-test-021”根目录下创建数据文件目录“data2”。创建如下内容的测试数据文件“test.csv”,并上传文件到“obs://dli-test-021/data2”目录下。 Jordon,88,23 Kim,87
列名称,名称前面小圆点变绿后代表连接成功,即可执行相关notebook作业。 图4 Notebook实例完成连接。 单击“Connect”测试连接。 等待实例初始化完成后即可在Notebook执行在线的数据分析操作。通常实例初始化需要2分钟左右。 在Notebook执行相关sql
单击“确定”完成添加队列配置。 步骤2:OBS桶文件配置 如果需要创建OBS表,则需要先上传数据到OBS桶目录下。 本次演示的样例代码创建了OBS表,测试数据内容参考如下示例,创建名为的testdata.csv文件。 12,Michael 27,Andy 30,Justin 进入OBS管理控
数据湖探索简介 什么是数据湖探索 数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、HetuEngine生态,提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器,即开即用。
监控安全风险 云监控服务为用户的云上资源提供了立体化监控平台。通过云监控您可以全面了解云上的资源使用情况、业务的运行状况,并及时收到异常告警做出反应,保证业务顺畅运行。 DLI服务提供基于云监控服务CES的资源监控能力 DLI已对接云监控服务,提供基于云监控服务的资源监控能力,帮
使用前必读 使用须知 DLI HetuEngine功能为白名单功能,如需使用,请在管理控制台右上角,选择“工单 > 新建工单”,提交申请。 使用前您需要先创建一个HetuEngine类型的SQL队列,具体操作请参考创建弹性资源池并添加队列。 HetuEngine SQL需搭配la
应用场景 DLI服务适用于海量日志分析、异构数据源联邦分析、大数据ETL处理。 海量日志分析 游戏运营数据分析 游戏公司不同部门日常通过游戏数据分析平台,分析每日新增日志获取所需指标,通过数据来辅助决策。例如:运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等,了解
开发流程说明 序号 阶段 操作界面 说明 1 创建DLI通用队列 DLI控制台 创建作业运行的DLI队列。 2 上传数据到OBS桶 OBS控制台 将测试数据上传到OBS桶下。 3 新建Maven工程,配置pom文件 IntelliJ IDEA 参考样例代码说明,编写程序代码读取OBS数据。
隐式转换对照表 当数据类型不匹配时会隐式转换,但并是不是所有的数据类型都支持隐式转换。以下为当前隐式转换功能支持的数据类型转换表: 表1 隐式转换对照表 - BOOLEAN TINYINT SMALLINT INTEGER BIGINT REAL DOUBLE DECIMAL VARCHAR
Hbase结果表 功能描述 DLI将作业的输出数据输出到HBase中。HBase是一个稳定可靠,性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统,适用于海量数据存储以及分布式计算的场景,用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统,对数据轻松进行过滤分析,毫秒级得到响应,
根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源,并绑定所要使用的队列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将要使用的队列放开,并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。若能连通,则表示跨源已经绑定成功;否则表示未成功。 在MySQL的flink数据库下创建表order_count,创建语句如下:
根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源,并绑定所要使用的队列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将要使用的队列放开,并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。如果能连通,则表示跨源已经绑定成功;否则表示未成功。 在MySQL的flink数据库下创建表order_count,创建语句如下:
自定义函数类型推导 操作场景 类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看,Planner需要知道数据类型、精度和小数位数;从 JVM 角度来看,Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的
自定义函数类型推导 操作场景 类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看,Planner需要知道数据类型、精度和小数位数;从 JVM 角度来看,Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的
Hudi表初始化 初始化导入存量数据通常由Spark作业来完成,由于初始化数据量通常较大,因此推荐使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景,一般建议通过对上有消息进行过滤,从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量
BI工具连接DLI方案概述 BI工具是数据分析的强大助手,提供数据可视化、报表生成和仪表板创建等功能。 DLI服务通过对数据的融合分析处理,可以为BI工具提供标准的、有效的高质量数据,供给后续的数据统计分析使用。 通过连接到DLI,BI工具可以更加灵活的使用DLI访问和分析数据,帮助企业快速做出基于数据的决策。
日期、时间函数及运算符 日期时间运算符 运算符 示例 结果 + date '2012-08-08' + interval '2' day 2012-08-10 + time '01:00' + interval '3' hour 04:00:00.000 + timestamp '2012-08-08
创建并提交SQL作业 SQL编辑器简介 SQL作业编辑器支持使用SQL语句执行数据查询操作。 支持SQL2003,兼容SparkSQL,详细语法描述请参见《数据湖探索SQL语法参考》。 在总览页面,单击左侧导航栏中的“SQL编辑器”或SQL作业简介右上角的“创建作业”,可进入“SQL编辑器”页面。
Kafka结果表 功能描述 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