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input_row_count Long Insert作业执行过程中扫描记录条数。 bad_row_count Long Insert作业执行过程中扫描到的错误记录数。 input_size Long 作业执行过程中扫描文件的大小,单位字节。 result_count Integer
Spark 2.4.5版本说明 数据湖探索(DLI)遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 2.4.5版本所做的变更说明。 更多Spark 2.4.5版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 2.4.5版本发布时间 版本名称 发布时间
配置DLI对接AOM Prometheus监控 AOM服务提供的Prometheus监控是一种全面对接开源Prometheus生态的监控解决方案。它支持多种类型的组件监控,提供预置监控大盘和全面托管的Prometheus服务,通过Prometheus监控来统一采集、存储和显示监控
Canal Format 功能描述 Canal是一个 CDC(ChangeLog Data Capture,变更日志数据捕获)工具,可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式,并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息(Canal
Debezium Format 功能描述 Debezium是一个 CDC(Changelog Data Capture,变更数据捕获)的工具,可以把来自 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server 和许多其他数据库的更改实时流式传输到
聚合值。和 GROUP BY 聚合不同, OVER 聚合不会把结果通过分组减少到一行,它会为每行输入增加一个聚合值。 更多介绍和使用请参考开源社区文档:Over聚合。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 SELECT agg_func(agg_col) OVER (
Hudi 结果表 功能描述 Flink SQL作业写Hudi表。 更多具体使用可参考开源社区文档:Hudi。 注意事项 推荐使用SparkSQL统一建表 表名必须满足Hive格式要求 表名必须以字母或下划线开头,不能以数字开头。 表名只能包含字母、数字、下划线。 表名长度不能超过128个字符。
收后,该表不会被删除。 分区表不支持设置分区级的生命周期,仅支持表级别的生命周期管理。 生命周期回收为每天定时启动,扫描全量分区。 生命周期回收为每天定时启动,扫描全量分区的最后一次表数据被修改的时间(LAST_ACCESS_TIME)需要超过生命周期指定的时间才回收。 假设某个
查看监控指标 06 开发 您可以使用客户端或第三方BI工具对接DLI,以及通过DLI跨源连接进行数据分析。 客户端工具操作指导 使用Spark-submit提交作业 使用UDF操作指导 第三方BI工具对接DLI 配置BI工具连接DLI 跨源数据分析操作指导 概述 对接HBase 对接OpenTSDB
Debezium Format 功能描述 Debezium是一个 CDC(Changelog Data Capture,变更数据捕获)的工具,可以把其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构,并支持使用 JSON消息。 Flink
initial String 消费数据时的启动模式。 initial(默认):在第一次启动时,会先扫描历史全量数据,然后读取最新的Binlog数据。 latest-offset:在第一次启动时,不会扫描历史全量数据,直接从Binlog的末尾(最新的Binlog处)开始读取,即只读取该Connector启动以后的最新变更。
Integer 子作业ID,对应开源spark JobData的jobId。 name 否 String 子作业name,对应开源spark JobData的name。 description 否 String 子作业description,对应开源spark JobData的description。
相应资源。 按需计费的数据存储仅在存储DLI表时计费,若不再使用这些资源且需停止计费,请删除相应资源。 按需计费的扫描量仅在使用default队列执行作业时候按扫描量计费,作业执行完成后停止计费。 按需计费资源删除后,可能还会存在账单信息,因为系统通常会在使用后1个小时内对上一个
Canal Format 功能描述 Canal是一个 CDC(ChangeLog Data Capture,变更日志数据捕获)工具,可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式,并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息(Canal
input_row_count 否 Long Insert作业执行过程中扫描的记录条数。 bad_row_count 否 Long Insert作业执行过程中扫描到的错误记录数。 input_size 是 Long 作业执行过程中扫描文件的大小。 result_count 是 Integer
A样例代码演示将kafka数据处理后写入到OBS,具体参数配置请根据实际环境修改。 环境准备 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。 Maven工程的pom.xml文件配置请参考JAVA样例代码(Flink 1.12)中“pom文件配置”说明。
时计费和按扫描数据量计费,这两种计费方式是互斥的,可根据需要选择其中一种。建议优先选择按CU时计费,可资源独享,且成本核算清晰。同时,按CU时计费还提供套餐包的购买和使用。 CU时资费=CU数*使用时长*单价。使用时长按自然小时计费,不足一个小时按一个小时计费。 扫描数据量资费=
Maven安装完成后,可根据开发需要,直接引入依赖到已有的Maven工程或先用开发工具创建Maven工程。 创建项目以idea开发工具为例(已有Maven 工程可跳过此步骤): 打开IntelliJ IDEA 开发工具。 点击File - New - project... 在New Pro
初始化DLI客户端 使用DLI Python SDK工具访问DLI,需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端,示例代码如下。完整样例代码和依赖包说明请参考:Python
DLI SDK简介 DLI SDK简介 数据湖探索服务软件开发工具包(DLI SDK,Data Lake Insight Software Development Kit)是对DLI服务提供的REST API进行的作业提交的封装,以简化用户的开发工作。用户直接调用DLI SDK提供的接口函数即可实现使用提交DLI