检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
登录到DIS管理控制台，在左侧菜单栏选择“通道管理”。检查Flink作业SQL语句中的DIS通道是否存在。 如果Flink作业中的DIS通道还未创建，请参见《数据接入服务用户指南》中“开通DIS通道”章节。 确保创建的DIS通道和Flink作业处于统一区域。 如果DIS通道已创建，则检查确保DIS通道和Flink流作业是否处与同一区域。
使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 操作场景 DLI完全兼容开源的Apache Spark，支持用户开发应用程序代码来进行作业数据的导入、查询以及分析处理。本示例从编写Spark程序代码读取和查询OBS数据、编译打包到提交Spark Jar作业等完整的操作步骤说明来帮助您在DLI上进行作业开发。
status [403] 该报错信息可能是由于OBS桶被设置为了DLI日志桶，而日志桶不能用于DLI的其他业务功能。 您可以按以下操作步骤进行查询： 检查该OBS桶是否被设置为了DLI日志桶。 在DLI管理控制台的“全局配置 > 作业配置” 页查看对应OBS桶是否被设置为了DLI日志桶，日志桶不能用于DLI的其他业务功能中。
但既不是其子集，也不是其超集。 路径表达式有两种，一种是宽松模式，另一种是严格模式。当省略时，它默认为严格模式。严格模式旨在从模式的角度检查数据，当数据不符合路径表达式时将抛出错误。但是，像JSON_VALUE这样的函数允许在遇到错误时定义回退行为。但是宽松模式会将错误转换为空序列。
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
8或更高版本。考虑到后续版本的兼容性，推荐使用1.8版本。 在Java运行环境配置好的情况下，打开windows的命令行，执行命令Java -version，可以检查版本信息。 操作步骤 安装JDK。从Oracle官网下载并安装JDK1.8版本安装包。 配置环境变量，在“控制面板”选择“系统”属性，单击“环境变量”。
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 应用场景 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，这种格式可以加快查询速度，查询Parquet格式数据时，只检查所需要的列并对它们的值执行计算，也就是说，只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项，因此可以显著减少磁盘上
另外，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l：“log4j
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
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
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
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 (
Maxwell Format 功能描述 Maxwell是一个CDC（Changelog Data Capture）工具，可以将MySql中的更改实时流式写入到Kafka等流式connector。Maxwell为changelog提供了统一的格式，而且支持使用JSON对消息进行序列化。
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。
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
存储消息。分布式消息服务Kafka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支持将作业的输出数据输出到DMS的Kafka实例中。创建DMS Kafka输出流的语法与创建开源Apache Kafka输出流一样，具体请参见MRS
存储消息。分布式消息服务Kafka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支持将作业的输出数据输出到DMS的Kafka实例中。创建DMS Kafka输出流的语法与创建开源Apache Kafka输出流一样，具体请参见MRS
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
