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数据保护技术 数据存储安全 为了确保您的个人敏感数据(例如用户名、密码、手机号码等)不被未经过认证、授权的实体或者个人获取,DLI对用户数据的存储和传输进行加密保护,以防止个人数据泄露,保证您的个人数据安全。 数据销毁机制 用户删除DLI队列后,存储在集群上的用户个人敏感数据会随之删除
创建Flink Jar作业 Flink Jar作业是基于Flink能力进行二次开发的场景,即构建自定义应用Jar包并提交到DLI的队列运行。 Flink Jar作业场景需要用户自行编写并构建应用Jar包,适用于对流计算处理复杂度要求较高的用户场景,且用户可以熟练掌握Flink二次开发能力
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,
ClickHouse结果表 功能描述 DLI将Flink作业数据输出到ClickHouse中。 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse
CSS Elasticsearch输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch中。Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器,具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合
创建队列 功能介绍 该API用于创建队列,该队列将会绑定用户指定的计算资源。 新队列第一次运行作业时,需要一定的时间,通常为5~15分钟。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式: POST /v1.0/{project_id}/queues 参数说明
使用DLI提交Flink Jar作业 操作场景 Flink Jar作业适用于需要自定义流处理逻辑、复杂的状态管理或特定库集成的数据分析场景。需要用户自行编写并构建Jar作业程序包,在提交Flink Jar作业前,将Jar作业程序包上传至OBS,并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业
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,
查询所有队列 功能介绍 该API用于列出该project下所有的队列。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式: GET/v1.0/{project_id}/queues 参数说明 表1 URI参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 project_id
创建Flink OpenSource SQL作业 本章节介绍如何新建Flink OpenSource SQL作业。 DLI Flink OpenSource SQL类型作业完全兼容社区Flink版本,并在社区connector基础之上,新增了Redis、DWS(GaussDB)数据源类型
开源Kafka输入流 功能描述 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
功能总览 功能总览 全部 数据湖探索 权限管理 弹性资源池 DLI元数据 DLI SQL作业 DLI Spark作业 DLI Flink作业 跨源连接 DLI自定义委托 自定义镜像 OBS 2.0支持数据湖探索 数据湖探索(Data Lake Insight,以下简称DLI)是完全兼容
ClickHouse结果表 功能描述 DLI支持将Flink作业数据输出到ClickHouse数据库中。ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse
ClickHouse结果表 功能描述 DLI支持将Flink作业数据输出到ClickHouse数据库中。ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse
Postgres CDC源表 功能描述 Postgres的CDC源表,即Postgres的流式源表,用于依次读取PostgreSQL数据库全量快照数据和变更数据,保证不多读一条也不少读一条数据。即使发生故障,也能采用Exactly Once方式处理。 前提条件 PostgreSQL
Upsert Kafka结果表 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。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。
Postgres CDC源表 功能描述 Postgres的CDC源表,即Postgres的流式源表,用于依次读取PostgreSQL数据库全量快照数据和变更数据,保证不多读一条也不少读一条数据。即使发生故障,也能采用Exactly Once方式处理。 前提条件 PostgreSQL
配置DLI云服务委托权限 使用DLI服务前请先配置DLI云服务权限。 本节操作适用于以下场景: 首次使用DLI服务,请参考本节操作按需配置DLI云服务委托权限。 使用DLI的过程中需要与其他云服务协同工作,因此需要您将部分服务的操作权限委托给DLI服务,确保DLI具备基本使用的权限
约束与限制 作业相关约束限制 DLI支持的作业类型:Spark SQL、SparkJar、Flink SQL、Flink Jar DLI支持的Spark版本:Spark 3.3.1、Spark 3.1.1(EOM)、Spark 2.4.5(EOM)、Spark 2.3(EOS) DLI
MySQL CDC源表 功能描述 MySQL的CDC源表,即MySQL的流式源表,会先读取数据库的历史全量数据,并平滑切换到Binlog读取上,保证数据的完整读取。 前提条件 MySQL CDC要求MySQL版本为5.7或8.0.x。 该场景作业需要DLI与MySQL建立增强型跨源连接