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通过对等连接建立与其他VPC的网络连接后,用户可以在DLI的租户独享集群中访问所有Flink和Spark支持的数据源与输出源,如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。 自拓展生态 用户可通过编写代码实现从想要的云生态或者开源生态获取数据,作为Flink作业的输入数据。 DLI
定包年包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 代码实现 导入依赖。 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency>
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Catalog,二是利用Flink来读写Hive的表。Overview
TypeSerializer 序列化的字节序列。 示例 使用kafka发送数据,输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源,并绑定所要使用的队列。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 >
field:进行分桶时计算Hash值的字段,必须为主键的子集,默认为Hudi表的主键。该参数不填则默认为recordkey.field。 创建Flink OpenSource SQL作业时,在作业编辑界面的“运行参数”处,“Flink版本”需要选择“1.15”,勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶,方便后续查看作业日志。
弹性资源池为DLI作业运行提供所需的计算资源(CPU和内存),用于灵活应对业务对计算资源变化的需求。 创建弹性资源池后,您可以在弹性资源池中创建多个队列,队列关联到具体的作业和数据处理任务,是资源池中资源被实际使用和分配的基本单元,即队列是执行作业所需的具体的计算资源。 同一弹性资源池中,队列之间的计算资源支持共享。
json数据类型的数据,输出到日志文件中。 参考增强型跨源连接,根据Kafka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弹性资源池。 设置Kafka的安全组,添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据Kafka的地址测试队列连通
跨源连接信息列表,详细信息请参考表4。 count 否 Integer 返回的跨源连接个数。 表4 connections参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 id 否 String 连接ID,用于标识跨源连接的UUID。 name 否 String 创建连接时,用户自定义的连接名称。 status 否 String
不支持队列类型切换,如需使用其他队列类型,请重新购买新的队列。 管理队列 不支持切换队列的计费模式。 队列不支持切换区域。 创建队列时(非弹性资源池模式的队列),仅支持包年包月队列和按需专属队列选择跨AZ双活,且跨AZ的队列价格为单AZ模式下的2倍。 DLI队列不支持访问公网。 队列扩缩容
根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源,并绑定所要使用的队列。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)。如果能
输入长度不能超过64个字符。 dest_vpc_id 是 String 对应服务的vpc的ID。具体请参考《虚拟私有云API参考》。 dest_network_id 是 String 对应服务的子网网络ID,即为需要建立连接的服务所在的子网。具体请参考《虚拟私有云API参考》。 elastic_resource_pools
该字段对应的值作为redis的hash数据类型的value。而当使用map时,会将flink中该字段值的key作为redis的hash数据类型的field,该字段值的value作为redis hash数据类型的value。其具体示例如下: 对于fields: 创建的Flink作业运行脚本如下:
年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 代码实现详解 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency>
pyspark样例代码 开发说明 支持对接CloudTable的OpenTSDB和MRS的OpenTSDB。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。
sparkSession.sql("drop table css_table"); 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包,上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 如果选择Spark版本为2.3.2(即将下线)或2.4.5提交
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
在DLI控制台创建数据库和表 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架,表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。
entrypoint 否 String 用户已上传到DLI资源管理系统的程序包名,用户自定义作业主类所在的jar包。 dependency_jars 否 Array of Strings 用户已上传到DLI资源管理系统的程序包名,用户自定义作业的其他依赖包。 示例“myGroup/test.jar
Spark:显示执行引擎为“Spark”的作业。 HetuEngine:显示执行引擎为“HetuEngine”的作业。 用户名 执行该作业的用户名。 类型 作业的类型,包括如下。 IMPORT:导入数据到DLI的作业。 EXPORT:从DLI导出数据的作业。 DCL:包括传统DCL,以及队列权限相关的操作。 D
sql("select * from test_dds").show() 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 如果选择spark版本为2.3.2(即将下线)或2.4.5提交