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图2 固定资源场景 场景二:资源相互隔离,没有共享,造成资源浪费的场景 某公司下有两个部门,两个部门的不同作业运行在DLI的两个队列上。
两个部门请求量大的任务时间段固定,则可以在test_a和test_b队列上分别添加两个时间段00:00-09:00和10:00-23:00的扩缩容策略,其他时间段的作业任务通过配置队列的默认扩缩容策略进行保障。
详细安装操作指导请参考安装SuperSet 以Docker安装Superset为例: 安装Docker: 确保当前主机系统上安装了Docker。
VARYING(n) TEXT STRING BINARY VARBINARY BLOB BYTEA BYTES - ARRAY ARRAY 示例 从Kafka源表中读取数据,将JDBC表作为维表,并将二者生成的表信息写入Kafka结果表中,其具体步骤如下: 参考增强型跨源连接,在DLI上根据
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
读取DWS上的数据。
示例 该示例是从Kafka数据源中读取数据,并写入到Elasticsearch结果表中(本次所使用Elasticsearch版本为7.10.2),其具体步骤如下: 参考增强型跨源连接,在DLI上根据Elasticsearch和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接
读取RDS上的数据。
Hours day Days week Weeks month Months quarter Quarters of a year year Years date_add(unit, value, timestamp) → [same as input] 在timestamp的基础上加上
Row.fromSeq(mutableRow)), 1) 导入数据到HBase 1 sparkSession.createDataFrame(rddData, new StructType(attrs)).write.insertInto("test_hbase") 读取HBase上的数据
表3 创建Flink Jar作业参数说明 参数 说明 示例 所属队列 说明: Flink Jar作业只能运行在预先创建的独享队列上。
OBS目录下包含子目录的场景: 创建表时,若指定路径为OBS上的目录,且该目录下包含子目录(或嵌套子目录),则子目录下的所有文件类型及其内容也是表内容。 您需要保证所指定的目录及其子目录下所有文件类型和建表语句中指定的存储格式一致,所有文件内容和表中的字段一致,否则查询将报错。
注意初始建表禁止使用upsert、insert方式 insert_overwrite:对静态分区执行insert overwrite insert_overwrite_table:动态分区执行insert overwrite,该操作并不会立刻删除全表做overwrite,会逻辑上重写
本算法大体上基于。 Yael Ben-Haim and Elad Tom-Tov, "A streaming parallel decision tree algorithm", J.
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景,提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取,基于内存,可持久化。有关Redis的详细信息,
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景,提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取,基于内存,可持久化。有关Redis的详细信息,
然后,将这些策略附加到相应的用户或角色上。 方法1:基于角色授权: 即IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度,提供有限的服务相关角色用于授权。