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自拓展输出流 用户可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入指定的云生态或者开源生态。 语法格式 CREATE SINK STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* ) WITH (
userDefined源表 功能描述 您可通过编写代码实现从云生态或者开源生态获取数据,再把获取到的数据作为Flink作业的输入数据。 前提条件 自定义source类需要继承类RichParallelSourceFunction,并指定数据类型为Row。 例如自定义类MySource:public
返回的数据条数,取值需要大于等于0,默认返回所有数据。 keyword 否 String 数据库名过滤关键字,模糊匹配,获取数据库名含有该关键字的所有数据库。 tags 否 String 数据库标签。格式为“key=value”,例如: 单标签场景: GET /v1.0/{project_id}/databases
实例名称,查看“连接信息”>“数据库端口”,获取RDS数据库实例端口。 单击“连接信息”>“安全组”对应的安全组名称,跳转到RDS实例安全组管理界面。单击“入方向规则 > 添加规则”,优先级设置为“1”,协议选择“TCP”,端口选择RDS数据库实例端口,源地址填写DLI队列的网段。单击“确定”完成配置。
Flink 1.15版本说明 数据湖探索(DLI)遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.15版本所做的变更说明。 更多Flink 1.15版本说明请参考Release Notes - Flink Jar 1.15、Flink OpenSource SQL1
Flink 1.12版本说明 数据湖探索(DLI)遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.12版本所做的变更说明。 更多Flink 1.12版本说明请参考Release Notes - Flink 1.12。 Flink 1.12版本发布时间 版本名称 发布时间
同的数据类型所占的存储空间不同,能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在数据表中。数据表中的每一列都定义了数据类型,用户存储数据时,须遵从这些数据类型的属性,否则可能会出错。 华为大数据平台的Flink SQL与开源社区相同,支持原生数据类型、复杂数据类型和复杂类型嵌套。 原生数据类型
Spark 3.1.1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 3.1.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.1.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.1.1版本发布时间 版本名称 发布时间
在管理控制台左侧,单击“数据管理”>“库表管理”。 在库表管理页面右上角,单击“创建数据库”可创建数据库。 在“SQL编辑器”页面创建数据库。 在管理控制台左侧,单击“SQL编辑器”。 在左侧导航栏单击“数据库”页签右侧可创建数据库。 在“创建数据库”页面,参见表1输入数据库名称和描述信息。 图1 库表管理-创建数据库
同的数据类型所占的存储空间不同,能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在数据表中。数据表中的每一列都定义了数据类型,用户存储数据时,须遵从这些数据类型的属性,否则可能会出错。 华为大数据平台的Flink SQL与开源社区相同,支持原生数据类型、复杂数据类型和复杂类型嵌套。 原生数据类型
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
“username”为创建的mongo(DDS)数据库用户名。 “pwd”为创建的mongo(DDS)数据库用户名对应的密码。 “host”为创建的mongo(DDS)数据库实例IP。 “db”为创建的mongo(DDS)数据库名称。 mongo(DDS)数据库用户创建详见:创建DDS数据库账户。 database
Spark 3.3.1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 3.3.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.3.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.3.1版本发布时间 版本名称 发布时间
仅支持YARN集群。 上下游数据连接 除了开源connector之外,还提供开箱即用的connector,包括数据库(RDS、GaussDB)、消息队列(DMS)、数据仓库(DWS)、对象存储(OBS) 相比开源connector有较多易用性和稳定性提升。 仅提供开源connector。 开发与运维
ka是一款基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务,向用户提供可靠的全托管式的Kafka消息队列。 DLI支持创建输入流从DMS的Kafka获取数据,作为作业的输入数据。创建DMS Kafka输入流的语法与创建开源Apache Kafka输入流一样,具体请参见开源Kafka输入流。
ka是一款基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务,向用户提供可靠的全托管式的Kafka消息队列。 DLI支持创建输入流从DMS的Kafka获取数据,作为作业的输入数据。创建DMS Kafka输入流的语法与创建开源Apache Kafka输入流一样,具体请参见开源Kafka输入流。
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 (
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。
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
使用Livy提交Spark Jar作业 DLI Livy简介 DLI Livy是基于开源的Apache Livy用于提交Spark作业到DLI的客户端工具。 准备工作 创建DLI队列。在“队列类型”中选择“通用队列”,即Spark作业的计算资源。具体请参考创建队列。 准备一个li