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怎样升级DLI作业的引擎版本 DLI提供了Spark和Flink计算引擎,为用户提供了一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务,当前,Flink计算引擎推荐版本:Flink 1.15,Spark计算引擎推荐版本: Spark 3.3.1。 本节操作介绍如何升级作业的引擎版本
如何获取DLI作业样例(Demo) 为了方便用户更好地使用DLI,DLI服务提供了供作业开发的Demo样例,您可以通过DLI样例代码获取。 该样例代码的目录内容介绍如下: dli-flink-demo:开发Flink作业时的样例代码参考。例如,样例代码实现读取Kafka源表数据写入到
创建增强型跨源连接 功能介绍 该API用于创建与其他服务的增强型跨源连接。 如果需要了解Console界面的使用方法,可参考《数据湖探索用户指南》中的“增强型跨源连接”。 系统default队列不支持创建跨源连接。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI
通用队列操作OBS表如何设置AK/SK (推荐)方案1:使用临时AK/SK 建议使用临时AK/SK,获取方式可参见统一身份认证服务_获取临时AK/SK。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 表
增强型跨源连接绑定队列失败 问题现象 客户创建增强型跨源连接后,在队列管理测试网络连通性,网络不通,单击对应的跨源连接查看详情,发现绑定队列失败,报错信息如下: Failed to get subnet 86ddcf50-233a-449d-9811-cfef2f603213. Response
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
MRS Kafka输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 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。MRS基于Apache
MRS 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。MRS基于Apache
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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
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
开源Kafka输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 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服务端的端口如果监听在
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linux
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
迁移Elasticsearch数据至DLI 本文为您介绍如何通过CDM数据同步功能,迁移Elasticsearch类型的CSS集群数据至DLI。其他自建的Elasticsearch等服务数据,均可以通过CDM与DLI进行双向同步。 前提条件 已创建DLI的SQL队列。创建DLI队列的操作可以参考创建
开源Kafka输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 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服务端的端口如果监听在
流表JOIN 流与表进行连接操作,从表中查询并补全流字段。目前支持连接RDS表和DCS服务的Redis表。通过ON条件描述查询的Key,并补全表结构的Value字段。 RDS表的数据定义语句请参见创建RDS表。 Redis表的数据定义语句请参见创建Redis表。 语法格式 1 2
时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测,建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征,预测是指使用模型对未来的数据进行推测。DLI服务提供了一系列随机线性模型,帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA(Auto-Regressive
创建DLI表关联DDS 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联DDS上已有的collection。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险,优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 前提条件
下载JDBC驱动包 操作场景 JDBC用于连接DLI服务,您可以在Maven获取JDBC安装包,或在DLI管理控制台下载JDBC驱动文件。 (推荐)方式一:在Maven获取JDBC安装包 单击DLI JDBC Driver中获取最新版本的JDBC安装包。 JDBC版本2.X版本功能重构后