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使用Spark作业访问DLI元数据 操作场景 DLI支持用户编写代码创建Spark作业来创建数据库、创建DLI表或OBS表和插入表数据等操作。本示例完整的演示通过编写java代码、使用Spark作业创建数据库、创建表和插入表数据的详细操作,帮助您在DLI上进行作业开发。 该功能公测阶段
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
创建Kafka_SSL类型跨源认证 操作场景 通过在DLI控制台创建的Kafka_SSL类型的跨源认证,将Kafka的认证信息存储到DLI,无需在SQL作业中配置账号密码,安全访问Kafka实例。 MRS Kafka开启Kerberos认证,未开启SSL认证时,创建Kerberos
作业相关 完整样例代码和依赖包说明请参考:Python SDK概述。 导入数据 DLI提供导入数据的接口。您可以使用该接口将存储在OBS中的数据导入到已创建的DLI表中。示例代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Hudi表模型设计规范 规则 Hudi表必须设置合理的主键。 Hudi表提供了数据更新和幂等写入能力,该能力要求Hudi表必须设置主键,主键设置不合理会导致数据重复。主键可以为单一主键也可以为复合主键,两种主键类型均要求主键不能有null值和空值,可以参考以下示例设置主键: SparkSQL
Upsert Kafka源表 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。 作为 source,upsert-kafka 连接器生产changelog
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。
CSV Format 功能描述 CSV Format 允许我们基于CSV schema 进行解析和生成CSV 数据。目前的CSV schema 是基于table schema 推导出来的。更多具体使用可参考开源社区文档:CSV Format。 支持的Connector Kafka
创建Kerberos跨源认证 操作场景 通过在DLI控制台创建的Kerberos类型的跨源认证,将数据源的认证信息存储到DLI,无需在SQL作业中配置账号密码,安全访问数据源。 MRS Kafka开启Kerberos认证,未开启SSL认证时,创建Kerberos类型的认证。建表时通过
JSON Format 功能描述 JSON Format 能读写 JSON 格式的数据。当前,JSON schema 是从 table schema 中自动推导而得的。更多具体使用可参考开源社区文档:JSON Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka
创建DLI表关联HBase 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联HBase上已有的表。 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 创建DLI
使用自定义镜像增强作业运行环境 自定义镜像应用场景 通过下载DLI提供的基础镜像再按需制作自定义镜像,将作业运行需要的依赖(文件、jar包或者软件)、私有能力等内置到自定义镜像中,以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境,增强作业的功能、性能。 例如,在自定义镜像中加入机器学习相关的
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
窗口 GROUP WINDOW 语法说明 Group Window定义在GROUP BY里,每个分组只输出一条记录,包括以下几种: 分组函数 在流处理表中的 SQL 查询中,分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性,且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。
Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异对比 DLI整理了Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异,便于您了解Spark版本升级后SQL队列上运行的作业在适配新版本引擎时的影响。 histogram_numeric函数的返回值的类型不同
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作为持久化的
作业相关 导入数据 DLI提供导入数据的接口。您可以使用该接口将存储在OBS中的数据导入到已创建的DLI表或者OBS表中。示例代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 //实例化importJob
窗口 GROUP WINDOW 语法说明 Group Window定义在GROUP BY里,每个分组只输出一条记录,包括以下几种: 分组函数 表1 分组函数表 分组窗口函数 说明 TUMBLE(time_attr, interval) 定义一个滚动窗口。滚动窗口把行分配到有固定持续时间
Kafka 功能描述 Kafka 连接器提供从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。 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。 表1 支持类别
Hudi常见配置参数 本章节介绍Hudi重要配置的详细信息,更多配置请参考hudi官网:https://hudi.apache.org/cn/docs/0.11.0/configurations/。 提交DLI Spark SQL作业时,在SQL编辑器界面右上角的”设置”->”参数设置