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目前path支持如下表达式参考下表表3。 表3 json_path参数支持的表达式 表达式 说明 $ 根对象 [] 数组下标 * 数组通配符 . 取子元素 示例 测试输入数据。 测试数据源kafka,具体消息内容参考如下: "{name:James,age:24,gender:male,grade:{math:95
列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将要使用的队列放开,并根据kafka的地址测试队列连通性(通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka的地址-->测试)。若能连通,则表示跨源已经绑定成功;否则表示未成功。 创建flink opensource
列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将要使用的队列放开,并根据kafka的地址测试队列连通性(通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试)。如果能连通,则表示跨源已经绑定成功;否则表示未成功。 创建flink opensource
目前path支持如下表达式参考下表表3。 表3 json_path参数支持的表达式 表达式 说明 $ 根对象 [] 数组下标 * 数组通配符 . 取子元素 示例 测试输入数据。 测试数据源kafka,具体消息内容参考如下: {name:James,age:24,gender:male,grade:{math:95
为防止资源滥用,平台限定了各服务资源的配额,对用户的资源数量和容量做了限制。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要,您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的,选择区域和项目。 在页面右上角,选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。
为防止资源滥用,平台限定了各服务资源的配额,对用户的资源数量和容量做了限制。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要,您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的,选择区域和项目。 在页面右上角,选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。
在DLI控制台修改数据库所有者 在实际使用过程中,开发人员创建了数据库和表,交给测试人员进行测试,测试人员测试完成后,再交给运维人员进行体验,在这种情况下,可以通过修改数据库的所有者,将数据转移给其他所有者。 修改数据库所有者 修改数据库所有者的入口有两个,分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。
用户Flink程序的依赖包与DLI Flink平台的内置依赖包冲突,导致提交失败。 解决方案 首先您需要排除是否有冲突的Jar包。 含DLI Flink提供了一系列预装在DLI服务中的依赖包,用于支持各种数据处理和分析任务。 如果您上传的Jar包中包含DLI Flink运行平台中已经存在的包,则会提示Flink
列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将要使用的队列放开,并根据kafka的地址测试队列连通性(通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试)。如果能连通,则表示跨源已经绑定成功;否则表示未成功。 创建flink opensource
单击“队列管理”,选择操作的队列,本示例为步骤1:创建队列中创建的队列,在操作列,单击“更多 > 测试地址连通性”。 在“测试连通性”界面,根据2中获取的RDS连接信息,地址栏输入“RDS内网地址:RDS数据库端口”,单击“测试”测试DLI到RDS网络是否可达。 创建DLI连接DWS的增强型跨源连接 在D
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎,同样它也是一个数据管理平台,可用于发现,定义,和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面,一是利用了Hive的MetaStore作为持
列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将要使用的队列放开,并根据kafka的地址测试队列连通性(通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试)。如果能连通,则表示跨源已经绑定成功;否则表示未成功。 创建flink opensource
”,选择操作的队列,本示例为步骤1:创建队列中创建的队列,在操作列,单击“更多 > 测试地址连通性”。 在“测试连通性”界面,根据2中获取的RDS连接信息,地址栏输入“RDS内网地址:RDS数据库端口”,单击“测试”测试DLI到RDS网络是否可达。 创建DLI连接DWS的增强型跨源连接 在D
典型场景示例:迁移RDS数据至DLI DWS CDM 典型场景示例:迁移DWS数据至DLI 数据迁移数据类型映射 将其他云服务或业务平台数据迁移到DLI ,或者将DLI数据迁移到其他云服务或业务平台时,涉及到源和目的端数据类型的转换和映射,根据表2可以获取到源和目的端的数据类型映射关系。 表2 数据类型映射表
作用编排:将数据处理和数据分析脚本编排成一个pipeline。DataArt会按照编排好的pipeline顺序执行各个节点。请参考步骤4:作业编排。 测试作业运行:测试作业运行。请参考步骤5:测试作业运行。 设置作业调度与监控:设置作业调度属性与监控规则。请参考步骤6:设置作业周期调度和相关操作。 环境准备 DLI资源环境准备
使用Hive和Datasource(除Hudi外)表在执行数据修改类命令(例如insert into,load data)时由于数据源不支持事务性,在系统故障或队列资源重启后,可能会导致数据重复或数据不一致等问题。 为了避免这种情况,建议优先选择支持事务性的数据源,如Hudi类型数据源,该类
而将数据转化为可操作的见解。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎,它提供了标准的SQL接口,使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通过将Tableau与Kyuubi对接,用户可以利用Kyuubi访问DLI进行数据查询和分析。这种集成简化了数据访问流程,提供
参数类型 说明 is_success 否 Boolean 请求发送是否成功。“true”表示请求发送成功。 message 否 String 系统提示信息,执行成功时,信息可能为空。 job_id 否 String 此SQL将生成并提交一个新的作业,返回作业ID。用户可以使用作业ID来查询作业状态和获取作业结果。
行文件系统的对象列表中;同时您也可以将文件或文件夹拖拽到指定的目录上,这样可以上传到指定的目录中。 单击Best_Practice_04.zip获取本示例的测试数据,解压“Best_Practice_04.zip”压缩包,解压后将data文件夹上传到OBS桶根目录下。测试数据目录说明如下:
和仪表板,快速获得数据洞察。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎,它提供了标准的SQL接口,使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通过将Fine BI与Kyuubi对接,用户可以利用Kyuubi访问DLI进行数据查询和分析。这种集成简化了数据访问流程,提供