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DLI是否存在Apache Spark 命令注入漏洞(CVE-2022-33891)? 不存在。 DLI没有启动spark.acls.enable配置项,所以不涉及Apache Spark 命令注入漏洞(CVE-2022-33891)。
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。
计费规则 表1 数据扫描量计费规则 类型 资源 说明 数据扫描 数据扫描量 仅default 队列支持按扫描量计费(DLI预置default队列供用户体验)。 扫描量计费=单价*扫描量数据(GB)。 如果扫描字节数量少于10M, 则按10M计算。
怎样查看DLI的数据扫描量? 登录DLI管理控制台。 选择“作业管理 > SQL作业”。 筛选执行队列为default队列,查看相应的作业。 单击展开作业,查看已扫描的数据。如图1所示。 图1 查看作业扫描量 父主题: 计费相关问题
更新管理 更新漏洞 DLI云服务通过华为云安全公告密切跟踪漏洞,如Apache Log4j2 远程代码执行漏洞(CVE-2021-44228)、Fastjson存在反序列化漏洞(CNVD-2022-40233)等。
如果您的业务系统是由多个不同的应用构成,为同一种应用拥有的资源实例设置统一的标签将很容易帮助您对不同的应用进行使用量分析和成本核算。 对DLI来说,标签用于标识购买的队列和创建数据库,对购买的DLI队列和数据库进行分类。
想要使用扫描套餐包计费,购买队列还要额外收费吗? 按数据扫描量计费是针对默认default 队列,即使用default队列时,是按扫描量计费。 您单独购买的队列 ,可选择按需计费(按CU时计费)或包年包月计费。 具体的计费模式请参考:计费说明。 父主题: 计费相关问题
图3 查询数据存储的资源账单 查看数据扫描量的资源账单 DLI的default队列采用数据扫描量的计费方式。扫描量计费=单价*扫描量数据(GB)。怎样查看DLI的数据扫描量? 您可以在费用中心查询DLI数据扫描量的资源账单。
解决措施有如下两种方案: 基于Spark 2.3重新编译应用 使用sl4j+log4j来实现日志功能,而不是直接继承Spark内部接口Logging。
目前,在学术界和工业界普遍用来评价决策支持技术方面应用的性能。这种商业测试可以全方位评测系统的整体商业计算综合能力,对厂商的要求更高,同时也具有普遍的商业实用意义,目前在银行信贷分析和信用卡分析、电信运营分析、税收分析、烟草行业决策分析中都有广泛的应用。
当作为BATCH应用程序运行时,Flink将写 Hive表,仅在作业完成时使这些记录可见。BATCH 写入支持追加和覆盖现有表。 STREAMING 不断写入,向Hive添加新数据,以增量方式提交记录使其可见。用户控制何时/如何触发具有多个属性的提交。流式写入不支持插入覆盖。
数据扫描量 按需计费 扫描量计费=单价*扫描量数据(GB) 扫描数据量套餐包 购买了扫描数据量套餐包,按需使用过程中优先抵扣扫描数据量套餐包的规格额度,超过扫描数据量套餐包额度的按照按需计费。扫描数据量套餐的额度会按订购周期重置。
区域和可用区 全局变量的使用中,一个子账号是否可以使用其他子账号创建的全局变量 怎样获取DLI作业样例(Demo) DLI是否存在Apache Spark 命令注入漏洞(CVE-2022-33891)? 怎样管理在DLI上运行的作业 怎样修改DLI上已经创建好的表的字段名称?
如果未设置此配置选项,则提供的路径仅被扫描一次,因此源将是有界的。 可用的Metadata 以下连接器 metadata 可以在表定义时作为 metadata 列进行访问。所有 metadata 都是只读的。
当第一次开启生命周期时,会扫描表/分区会扫描路径下的表数据文件,更新表/分区的LAST_ACCESS_TIME,耗时与分区数和文件数相关。 约束限制 表生命周期处于公测阶段,如果有需要请联系客服申请开通白名单。
数据扫描量 按需计费 扫描量计费=单价*扫描量数据(GB) 扫描数据量套餐包 购买了扫描数据量套餐包,按需使用过程中优先抵扣扫描数据量套餐包的规格额度,超过扫描数据量套餐包额度的按照按需计费。扫描数据量套餐的额度会按订购周期重置。
创建Flink Jar作业 Flink Jar作业是基于Flink能力进行二次开发的场景,即构建自定义应用Jar包并提交到DLI的队列运行。
这个语法仅需要一次全表扫描就完成了全部同步工作,执行效率要高于INSERT+UPDATE。 注意事项 分区表合并需要设置参数spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled为false。
这个语法仅需要一次全表扫描就完成了全部同步工作,执行效率要高于INSERT+UPDATE。
分区扫描参数,具体请参考分区扫描功能介绍。 scan.partition.num 否 无 Integer 分区的个数。分区扫描参数,具体请参考分区扫描功能介绍。 scan.partition.lower-bound 否 无 Integer 第一个分区的最小值。