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如购买按需计费的队列,在使用队列资源时,按照队列CU时进行计费。 以小时为单位进行结算。不足一小时按一小时计费,小时数按整点计算。队列CU时按需计费的计算费用=单价*CU数*小时数。 步骤1:创建并上传数据 创建CSV数据,例如,如图2所示test.csv: 图2 创建test.csv文件
弹性资源池为DLI作业运行提供所需的计算资源(CPU和内存),用于灵活应对业务对计算资源变化的需求。 创建弹性资源池后,您可以在弹性资源池中创建多个队列,队列关联到具体的作业和数据处理任务,是资源池中资源被实际使用和分配的基本单元,即队列是执行作业所需的具体的计算资源。 同一弹性资源池中,队列之间的计算资源支持共享。
40282346638528860e+38,正或负 FLOAT 用法说明: 分布式查询使用高性能硬件指令进行单精度或者双精度运算时,由于每次执行的顺序不一样,在调用聚合函数,比如SUM(),AVG(),特别是当数据规模非常大时,达到数千万甚至数十亿,其运算结果可能会略有不同。这种情况下,建议使用DECIMAL数据类型来运算。
Flink作业支持使用其他服务作为数据源和数据输出通道进行数据实时计算操作。 本例采用Kafka服务作为数据源通道,以RDS作为数据输出通道,介绍创建并提交Flink OpenSource SQL作业进行实时计算的操作步骤。 操作流程 样例场景需要创建一个Flink OpenSource
BI提供了数据集成、数据仓库、报告和数据可视化等功能,能够将复杂的数据转换为易于理解和交互的可视化图表和仪表板,从而帮助企业做出基于数据的决策。 Kyuubi是一个分布式SQL查询引擎,它允许用户通过标准的SQL接口来访问和分析数据。 将Power BI与Kyuubi对接,通过Kyuubi访问DLI进行数据
据查询分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载,存算分离架构,存储资源和计算资源按需灵活配置,提高了资源利用率,降低了成本。 企业级多租户 支持计算资源按租户隔离,数据权限控制到队列、作业,帮助企业实现部门间的数据共享和权限管理。
DLI的计费项包括计算计费、存储计费、扫描量计费。DLI的计费详情请参见DLI产品价格详情。您可以通过DLI提供的价格计算器,快速计算出购买资源的参考价格。 表1 DLI计费项 计费项 说明 计算计费 支持三种计费模式: 按照包年/包月的订购周期计费 根据计算资源使用量(CU时)按需计费。
分组聚合 聚合函数把多行输入数据计算为一行结果。例如,有一些聚合函数可以计算一组行的 “COUNT”、“SUM”、“AVG”(平均)、“MAX”(最大)和 “MIN”(最小)。 对于流式查询,用于计算查询结果的状态可能无限膨胀。状态的大小大多数情况下取决于去重行的数量和分组持续的时间,持续时间较短的
Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎,聚焦于查询计算分析。DLI在开源Spark基础上进行了大量的性能优化与服务化改造,不仅兼容Apache Spark生态和接口,性能较开源提升了2.5倍,在小时级即可实现EB级数据查询分析。 Flink是一款分布式的计算引擎,可以用来做批处理,即处理静态的
此案例中的单价仅为示例,且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差。请以华为云官网发布的数据为准。 计费模式 计算规则 付费周期 费用计算 按需计费(专属) 计算费用:计算费用=单价*CU数*小时数 1个月 计算费用:0.4(弹性资源池计算单价:元/时) x
如果输入为STRING类型,会隐式转换为DOUBLE类型后参与运算。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 如果col值为NULL时,该行不参与计算。 示例代码 计算所有仓库的商品(items)总和。命令示例如下: select sum(items) from warehouse; 返回结果如下:
如果col值为NULL时,该列不参与计算。 示例代码 计算所有仓库的平均商品数(items)。命令示例如下: select avg(items) from warehouse; 返回结果如下: _c0 100.0 与group by配合使用,计算每个仓库中所有商品的平均库存。命令示例如下:
DLI对接LakeFormation 操作场景 LakeFormation是企业级一站式湖仓构建服务,提供元数据统一管理能力,支持无缝对接多种计算引擎及大数据云服务,便捷高效地构建数据湖和运营相关业务,加速释放业务数据价值。 在DLI的Spark作业和SQL作业场景,支持对接Lake
执行SQL作业时产生数据倾斜怎么办? 什么是数据倾斜? 数据倾斜是在SQL作业执行中常见的问题,当数据分布不均匀的情况下,一部分计算节点处理的数据量远大于其他节点,从而影响整个计算过程的处理效率。 例如观察到SQL执行时间较长,进入SparkUI查看对应SQL的执行状态,如图1所示,查看到一个
DLI计算资源模式 DLI提供了三种计算资源的管理模式,每一种模式都有独特的优势和适用场景。 图1 DLI计算资源模式 弹性资源池模式:计算资源的池化管理模式,提供计算资源的动态扩缩容能力,同一弹性资源池中的队列共享计算资源。通过合理设置队列的计算资源分配策略,可以提高计算资源利用率,应对业务高峰期的资源需求。
rt语法将日常作业的查询结果数据存放到CSS表中。 通过DLI跨源连接访问DWS数据请参考《跨源分析开发方式参考》。 与分布式缓存服务(DCS)的关系 分布式缓存服务(Distributed Cache Service)作为DLI的数据来源及数据存储,与DLI配合一起使用,关系有如下两种。
复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型,如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段,使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型,要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见:ARRAY示例。
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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
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