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如何建立增强型跨源连接,请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则,请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink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。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 注意事项 创建Flink
如何建立增强型跨源连接,请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则,请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink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。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 注意事项 创建Flink
量和分组持续的时间,持续时间较短的 group 窗口不会产生状态过大的问题。可以提供一个合适的状态 time-to-live (TTL) 配置来防止状态过大。注意:这可能会影响查询结果的正确性。 更多介绍和使用请参考开源社区文档:分组聚合。 DISTINCT 聚合 DISTINCT
cross join (笛卡儿积)以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置,以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
cross join (笛卡儿积)以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置,以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
cross join (笛卡儿积)以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置,以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
障数据的持久性和可靠性。 流量限制:DLI通过设置流量控制机制,防止服务过载并保持服务的稳定性。 跨AZ容灾:DLI云服务采用跨可用区容灾部署,减少单点故障的风险,提高系统的可用性和弹性。 备份恢复:DLI自动化的备份策略和恢复计划,确保在发生故障时可以迅速恢复服务和数据。 父主题:
NAME primary-keys ARRAY<STRING> NULL 保存源表的主键的列名的数组。 如果includePrimaryKeys配置属性设置为true,则仅在JSON输出中包含primary-keys字段。 ingestion-timestamp TIMESTAMP_LTZ(6)
导出DLI表数据至OBS中 支持将数据从DLI表中导出到OBS服务中,导出操作将在OBS服务新建文件夹,或覆盖已有文件夹中的内容。 注意事项 支持导出json格式的文件,且文本格式仅支持UTF-8。 只支持将DLI表(表类型为“Managed”)中的数据导出到OBS桶中,且导出的路径必须指定到文件夹级别。
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 应用场景 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,这种格式可以加快查询速度,查询Parquet格式数据时,只检查所需要的列并对它们的值执行计算,也就是说,只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项
使用Spark SQL作业分析OBS数据 DLI支持将数据存储到OBS上,后续再通过创建OBS表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括:创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已
DLI Hudi元数据 DLI Hudi元数据说明 创建Hudi表时会在元数据仓创建表的相关元数据信息。 Hudi支持对接DLI元数据和Lakeformation元数据(仅Spark 3.3.1及以上版本支持对接Lakeformation元数据),对接方式与Spark一致。 DL
db/{table_name},其中{lakeformation_catalog_url}对接的lakeformation catalog配置的location,{schema_name}为建表时使用的schema,{table_name}为表名。 不允许向托管表(表属性external
DLI Delta元数据 在DLI中提交Spark SQL作业开发Delta的SQL语法请参考Delta SQL语法参考。 在DLI中提交Spark Jar作业开发Delta请参考在DLI使用Delta提交Spark Jar作业。 DLI Delta元数据说明 创建Delta表时会在元数据仓创建表的相关元数据信息。
https://{Endpoint}/v3/projects”,其中{Endpoint}为IAM的终端节点,可以从地区和终端节点获取。 响应示例如下,例如DLI服务部署的区域为“cn-north-4”,相应消息体中查找“name”为“cn-north-4”,其中projects下的“id”即为项目ID。 {
口的周期触发策略; 当lateness_interval为0时,表示没有使用窗口结束后的延迟策略; 当二者都没有填写时,默认两种策略都没有配置,仅使用普通的TUMBLE窗口。 若仅需使用延迟时间策略,则需要将上述period_interval格式中的'10'设置为 '0'。 OVER
计费概述 数据湖探索DLI的计费由不同的计费项组成,不同的计费项有不同的计费模式,如图1所示。 图1 DLI的计费组成 计费项 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。
shared_cluster:共享 exclusive_cluster:独享 edge_node:边缘节点 job_config 否 Object 作业配置。 “show_detail”为“false”时独有。具体参数说明请参见表6。 main_class 否 String jar包主类。“s
thon程序也有依赖一些第三方库,尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上,通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上,对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源,那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢? DL
shared_cluster:共享 exclusive_cluster:独享 edge_node:边缘节点 job_config 否 Object 作业配置, 具体参数说明请参见表4。 main_class 否 String jar包主类。例如,org.apache.spark.examples