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Maxwell JSON 消息解释为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在许多情况下,这对于利用此功能很有用。 例如: 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图 临时连接更改数据库表的历史等等。 Flink 还支持将 Flink
select col1[1] from row_tb; -- 1 IPADDRESS IP地址,可以表征IPv4或者IPv6地址。但在系统内,该类型是一个统一的IPv6地址。 对于IPv4的支持,是通过将IPv4映射到IPv6的取值范围(RFC 4291#section-2.5
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景,提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取,基于内存,可持久化。有关Redis的详细信息
流量限制:DLI通过设置流量控制机制,防止服务过载并保持服务的稳定性。 跨AZ容灾:DLI云服务采用跨可用区容灾部署,减少单点故障的风险,提高系统的可用性和弹性。 备份恢复:DLI自动化的备份策略和恢复计划,确保在发生故障时可以迅速恢复服务和数据。 父主题: 安全
管理SQL作业 在SQL作业列表页面查看作业的基本信息 DLI SQL作业管理页面显示所有SQL作业,作业数量较多时,系统分页显示,可根据需要跳转至指定页面。您可以查看任何状态下的作业。作业列表默认按创建时间降序排列。 表1 作业管理参数 参数 参数说明 队列 作业所属队列的名称。
包,上传到已经创建的OBS桶中。 由于DLI服务端已经内置了Flink的依赖包,并且基于开源社区版本做了安全加固。为了避免依赖包兼容性问题或日志输出及转储问题,打包时请注意排除以下文件: 系统内置的依赖包,或者在Maven或者Sbt构建工具中将scope设为provided 日志配置文件(例如:“log4j
的调整当前作业所用的计算资源,提升资源利用率。 开启Flink作业动态扩缩容后,系统将根据Flink作业的实际资源需求动态调整资源分配。当弹性资源池中剩余的Pod资源足以支持作业的最小资源需求时,系统将自动减少作业所在节点的数量,确保作业高效运行,同时提高资源的利用效率。 当前仅Flink
分析。 您只需将本地数据导入OBS即可开始使用DLI进行数据分析。 导入数据的具体操作请参考上传对象。 迁移数据至DLI 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI,确保数据可以在DLI集中分析和管理,您可以通过云数据迁移服务CDM等迁移工具迁移数据至DLI,再使用DLI提交作业分析数据。
、包年/包月的队列等,用户在购买时会一次性付费,服务将在到期后自动停止使用。 如果在计费周期内不再使用包年/包月资源,您可以执行退订操作,系统将根据资源是否属于五天无理由退订、是否使用代金券和折扣券等条件返还一定金额到您的账户。详细的退订规则请参见云服务退订规则概览。 如果您已开
导出作业结果到DLI作业桶 DLI在指定了一个默认的OBS桶作为作业结果的存储位置,请在DLI管理控制台的“全局配置 > 工程配置”中配置桶信息。当作业完成后,系统会自动将结果存储到这个默认桶中。 使用DLI作业桶读取查询结果,需具备以下条件: 在DLI管理控制台“全局配置 > 工程配置”中完成作业桶
DLI队列的提交操作 dli:queue:* DLI队列的全部操作 dli:*:* DLI所有资源类型的所有操作 更多操作与系统权限的关系请参考常用操作与系统权限关系。 定义Resource Resource由<服务名:region:domainId:资源类型:资源路径>5个字段组
表名,会和作业的元数据更新过程冲突,从而影响对数据大小的判断。 为了避免这种情况,建议在SQL作业执行完成后,等待5分钟后再修改表名。确保系统有足够的时间更新表的元数据,避免因修改表名而导致的数据大小统计不准确的问题。 父主题: DLI数据库和表类
作指导。 约束限制 增强型跨源仅支持包年包月队列和按需专属的弹性资源池/队列。 绑定跨源的DLI队列网段和数据源网段不能重合。 不支持绑定系统预置的default队列。 操作步骤 登录DLI管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“跨源管理 > 增强型跨源 ”。 绑定弹性资源池。 选择
方法一:通过Maven安装DLI SDK依赖 推荐您通过Maven安装依赖的方式使用华为云 Java SDK: 安装服务级SDK依赖 首先您需要在您的操作系统中 下载 并 安装Maven 。 安装配置完成后,输入命令“mvn -v”,显示如下图 Maven版本信息 表示成功。 Maven安装完
可以将本地文件更新后重新上传。 由于DLI服务端已经内置了Flink的依赖包,并且基于开源社区版本做了安全加固。 为了避免依赖包兼容性问题或日志输出及转储问题,打包时请注意排除以下文件: 系统内置的依赖包,或者在Maven或者Sbt构建工具中将scope设为provided 日志配置文件(例如:“log4j
推荐使用DLI Flink 1.15版本。 Flink 1.15版本有哪些优势? Flink 1.15版本在语法设计上实现了更高的兼容性,与主流开源技术标准保持一致。 Flink 1.15版本新增读写Hive、Hudi等Connector。 更多Flink 1.15版本的优势请参考Flink
Avro 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下,利用这个特性非常的有用,例如: 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史 Flink 还支持将 Flink SQL
移除重复数据,就像窗口TopN一样。理论上,窗口是一种特殊的窗口 Top-N:N是1并且是根据处理时间或事件时间排序的。 更多介绍和使用请参考开源社区文档:窗口去重。 语法格式 SELECT [column_list] FROM ( SELECT [column_list],
前提条件 配置前,请先购买OBS桶或并行文件系统。大数据场景推荐使用并行文件系统,并行文件系统(Parallel File System)是对象存储服务(Object Storage Service,OBS)提供的一种经过优化的高性能文件系统,提供毫秒级别访问时延,以及TB/s级别带
前提条件 配置前,请先购买OBS桶或并行文件系统。大数据场景推荐使用并行文件系统,并行文件系统(Parallel File System)是对象存储服务(Object Storage Service,OBS)提供的一种经过优化的高性能文件系统,提供毫秒级别访问时延,以及TB/s级别带