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据是指在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映了一个对象随时间的变化状态或程度。支持秒级别数据的采集监控,进行永久存储,索引和查询,可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。 表格存储服务(CloudTable),是基于Apache HBase提供的
DLI提供多版本功能,用于数据的备份与恢复。开启多版本功能后,在进行删除或修改表数据时(insert overwrite或者truncate操作),系统会自动备份历史数据并保留一定时间,后续您可以对保留周期内的数据进行快速恢复,避免因误操作丢失数据。其他多版本SQL语法请参考多版本备份恢复数据。
Upsert Kafka源表 功能描述 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。 作为 source,upsert-kafka 连接器生产changel
据是指在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映了一个对象随时间的变化状态或程度。支持秒级别数据的采集监控,进行永久存储,索引和查询,可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。 表格存储服务(CloudTable),是基于Apache HBase提供的
功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到分布式缓存服务(DCS)的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
DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到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是线下集群,需要通过增强型跨源连
DLI通过Kafka结果表将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 确保已创建kafka集群。 该场景作业需要
Upsert Kafka源表 功能描述 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。 作为 source,upsert-kafka 连接器生产changel
功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到分布式缓存服务(DCS)的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
创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 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是线下集群,需要通过增强型跨源连
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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
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数据捕获、运营和分析企业系统之间的数据复制、转换和验证。Ogg 为变更日志提供了统一的格式结构,并支持使用 JSON 序列化消息。 Flink 支持将 Ogg JSON 消息解析为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下,利用这个特性非常有用,例如
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DLI通过Kafka结果表将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 确保已创建kafka集群。 该场景作业需要
如何获取项目ID? 项目ID是系统所在区域的ID。用户在调用API接口进行云资源管理(如创建集群)时,需要提供项目ID。 查看项目ID步骤如下: 注册并登录华为云管理控制台。 将鼠标移动到右上角用户名上,在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“我的凭证”页面的项目列表中查看项目ID。
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎,同样它也是一个数据管理平台,可用于发现,定义,和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面,一是利用了Hive的MetaStore作为持