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(该示例使用的HBase版本2.2.3): 参考增强型跨源连接,在DLI上根据HBase所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源,并绑定所要使用的Flink作业队列。参考“修改主机信息”章节描述,在增强型跨源中增加MRS的主机信息。 设置HBase集群的安全组,添加入向规则使其
join关联维表的最新版本 功能描述 对于Hive表,我们可以将其作为有界流读出。在这种情况下,Hive表只能在查询时跟踪其最新版本。最新版本的表保留了Hive表的所有数据。 注意事项 每个连接子任务都需要保留自己的Hive表缓存。请确保Hive表可以放入TM任务槽的内存中。 建议为streaming-source
示例3:使用CTAS将源表的全部数据或部分数据创建新的DLI表 示例说明:根据示例1:创建DLI非分区表中创建的DLI表table1,使用CTAS语法将table1中的数据复制到table1_ctas表中。 在使用CTAS建表的时候,可以忽略被复制的表在建表时所使用的语法,即不论在创建t
按照存储在DLI服务中的表数据存储量(单位为“GB”)收取存储费用。 在估算存储费用时,请特别注意,DLI采用压缩存储,通常能压缩到原文件大小的 1/5 。DLI存储按照压缩后的大小计费。 如果数据存储在OBS服务中,则DLI服务不收取存储费用,对应的费用由OBS服务收取。 计费规则
t EdgeFabric, IEF),IEF通过纳管用户的边缘节点,提供将云上应用延伸到边缘的能力,联动边缘和云端的数据,同时,在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力,为企业提供完整的边缘计算解决方案。IEF的更多信息,请参见《智能边缘平台用户指南》。 仅Flink 1
t EdgeFabric, IEF),IEF通过纳管用户的边缘节点,提供将云上应用延伸到边缘的能力,联动边缘和云端的数据,同时,在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力,为企业提供完整的边缘计算解决方案。IEF的更多信息,请参见《智能边缘平台用户指南》。 仅Flink 1
jar”和“.py”两种类型。 Jar包的管理方式: 上传OBS管理程序包:提前将对应的jar包上传至OBS桶中。并在此处选择对应的OBS路径。 上传DLI管理程序包:提前将对应的jar包上传至OBS桶中,并在DLI管理控制台的“数据管理>程序包管理”中创建程序包,具体操作请参考创建DLI程序包。
_distinct()函数。 数据结构 HyperLogLog(hll)是一种统计基数的算法。它实际上不会存储每个元素出现的次数,它使用的是概率算法,通过存储元素的32位hash值的第一个1的位置,来计算元素数量。通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hll创建时是稀疏存储结构
在到期前续费成功,所有资源得以保留,且作业的运行不受影响。资源到期后的状态说明,请参见到期后影响(适用于包年/包月计费模式)。 续费相关的功能 包年/包月的DLI资源续费相关的功能如表1所示。 表1 续费相关的功能 功能 说明 手动续费 包年/包月的DLI资源从购买到被自动删除之前,您
敏感类的业务,如交互类的查询等。 库表管理中表的列表页面,表类型为Managed的即代表DLI表。 OBS表 OBS表的数据存储在OBS上,适用于对时延不敏感的业务,如历史数据统计分析等。 OBS表通常以对象的形式存储数据,每个对象包含数据和相关的元数据。 库表管理中表的列表页面
本章节介绍了目前DLI所提供的Spark SQL语法列表。参数说明,示例等详细信息请参考具体的语法说明。 表1 批作业SQL语法 语法分类 操作链接 数据库相关语法 创建数据库 删除数据库 查看指定数据库 查看所有数据库 创建OBS表相关语法 使用DataSource语法创建OBS表 使用Hive语法创建OBS表
cu_number 否 Integer 用户为作业选择的CU数。默认值为“2”。 CU数量为DLI的计算单元数量和管理单元数量总和,CU也是DLI的计费单位,1CU=1核4G。当前配置的CU数量为运行作业时所需的CU数,不能超过其绑定队列的CU数量。管理单元参数设置详见:manager_cu_number。
在“创建程序包”对话框,配置如下参数: 包类型:PyFile。 OBS路径:选择1.aegg包所在的OBS路径。 分组设置和分组名称根据情况选择。 单击“确定”完成程序包上传。 在报错的Spark作业编辑页面,“依赖python文件”处选择已上传的egg程序包,重新运行Spark作业。 pysp
窗口偏移 Offset 可选参数,可以用来改变窗口的分配。可以是正或者负的区间。默认情况下窗口的偏移是 0。不同的偏移值可以决定记录分配的窗口。 例如:在 10 分钟大小的滚动窗口下,时间戳为 2021-06-30 00:00:04 的数据会被分配到哪个窗口呢? 当 offset 为
同一窗口且符合 join 条件的元素 join 起来。窗口关联的语义和 DataStream window join 相同。 在流式查询中,与其他连续表上的关联不同,窗口关联不产生中间结果,只在窗口结束产生一个最终的结果。另外,窗口关联会清除不需要的中间状态。通常,窗口关联和 窗口表值函数
定所要使用的队列。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
定所要使用的队列。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
String 标签的键。 说明: 标签的键的最大长度为128个字符,标签的键可以包含任意语种字母、数字、空格和_ . : =+-@ ,但首尾不能含有空格,不能以_sys_开头。 value 是 String 标签的值。 说明: 标签值的最大长度为255个字符,标签的值可以包含任意语种字母、数字、空格和_
和Kafka集群所在的虚拟私有云和子网分别创建跨源连接,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置ClickHouse和Kafka集群安全组的入向规则,使其对当前将要使用的Flink作业队列网段放通。参考测试地址连通性根据ClickHouse和Kafka的地址测试队列连通性。如
Flink作业提交错误,如何定位 在Flink作业管理页面,将鼠标悬停到提交失败的作业状态上,查看失败的简要信息。 常见的失败原因可能包括: CU资源不足:需扩容队列。 生成jar包失败:检查SQL语法及UDF等。 如果信息不足以定位或者是调用栈错误,可以进一步单击作业名称,进入