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包月两种不同的计费模式的消费情况。 此案例中的单价仅为示例,且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差。请以华为云官网发布的数据为准。 计费模式 计算规则 付费周期 费用计算 按需计费(专属) 计算费用:计算费用=单价*CU数*小时数 1个月 计算费用:0
的随机ID值。uid不具有容错机制,所以当Subtask从故障恢复时,uid会重新生成。 文件合并 FileSink 开始支持已经提交Pending文件的合并,从而允许应用设置一个较小的时间周期并且避免生成大量的小文件。 这一功能开启后,在文件转为Pending状态与文件最终提交之间会进行文件合并。这些Pending状态的文件将首先被提交为一个以
总览”的“欠费金额”查看,华为云将在您充值时自动扣取欠费金额。 如果您在宽限期内仍未支付欠款,那么就会进入保留期,资源状态变为“已冻结”,您将无法对处于保留期的按需计费资源执行任何操作。 保留期到期后,若您仍未支付账户欠款,那么资源将被释放,数据无法恢复。 华为云根据客户等级定义了不同客户的宽限期和保留期时长。
到期未续费时,DLI资源首先会进入宽限期,宽限期到期后仍未续费,资源状态变为“已冻结”。 超过宽限期仍未续费将进入保留期,如果保留期内仍未续费,资源将被自动删除。 华为云根据客户等级定义了不同客户的宽限期和保留期时长。 在DLI资源到期前均可开通自动续费,到期前7日凌晨3:00首次尝试自动续费,如果扣款失
SELECT 2||ARRAY[1];-- [2, 1] array_contains(x, element) → boolean 描述:如果数组x中包含element,则返回true。 select array_contains (array[1,2,3,34,4],4); -- true
可以选择配置作业名称,便于识别和筛选。 配置”应用程序”,路径指向上一步上传至OBS的Spark jar包。 配置委托。选择提交DLI作业所需的委托。自定义委托请参考创建DLI自定义委托 。 配置”主类(--class)”,为上一步中所写的,包含需要执行的main函数的类的全名。 在”Spar
使用标准SQL语句进行数据的查询和分析。 准备工作 已注册华为账号并开通华为云,且在使用DLI前检查账号状态,账号不能处于欠费或冻结状态。 配置DLI委托访问授权 DLI使用过程中涉及到OBS、VPC、SMN等服务交互,首次使用DLI需要用户配置委托授权,允许访问这些依赖服务。 使用华为云账号登录DLI管理控制台,在左侧导航栏单击“全局配置
Windows系统,支持Windows7以上版本。 安装JDK JDK使用1.8版本。 安装和配置IntelliJ IDEA IntelliJ IDEA为进行应用开发的工具,版本要求使用2019.1或其他兼容版本。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 开发流程 DLI下UDF函数开发流程参考如下:
- create view tmp_order_detail as select * , case when t.order_channel not in ("webShop", "appShop", "miniAppShop") then "other"
资源执行任何操作。 保留期到期后,若您仍未支付账户欠款,那么DLI的按需资源都将被释放,数据无法恢复。 图1 按需计费DLI资源生命周期 华为云根据客户等级定义了不同客户的宽限期和保留期时长。 处理欠费 欠费后需要及时充值,详细操作请参见账户充值。 若DLI的队列、弹性资源池等资
方式2:在AOM预置仪表中查看监控仪表盘 登录AOM 2.0管理控制台。 在左侧导航栏选择“仪表盘”。 在仪表盘页面左侧列表中选择“应用”,并在应用列表中选择类型为“DLI_FLINK”的仪表盘。 单击仪表盘名称进入监控指标仪表盘。 配置筛选条件查看详细的监控指标 默认情况下会展
sql_containing_cte_name 格式 无。 说明 包含了cte_name定义的公共表达式的SQL语句。 父主题: 标示符
{ def main(args: Array[String]): Unit = { // Create a SparkSession session. val sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource_redis")
// 关闭Archive操作 Spark离线完成Compaction计划的执行,以及Clean和Archive操作 在调度平台(可以使用华为的DataArts)运行一个定时调度的离线任务来让Spark完成Hudi表的Compaction计划执行以及Clean和Archive操作。
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
PyFile:用户Python文件。 File:用户文件。 ModelFile:用户AI模型文件。 状态 创建程序包的状态。 上传中(Uploading):表示程序包正在上传。 已成功(Finished):表示程序包已经上传。 已失败(Failed):表示程序包上传失败。 创建时间 创建程序包的时间。 更新时间
interactive.DliInteractiveSession livy.server.sparkApp.custom.class=org.apache.livy.utils.SparkDliApp livy.server.recovery.mode = recovery livy.server
percentile_approx percentile_approx函数用于返回组内数字列近似的第p位百分数(包括浮点数)。 命令格式 percentile_approx(DOUBLE col, p [, B]) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 col 是 数据类型为数值的列。其他类型返回NULL。
percentlie_approx percentile_approx函数用于计算近似百分位数,适用于大数据量。先对指定列升序排列,然后取第p位百分数最靠近的值。 命令格式 percentile_approx (colname,DOUBLE p) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选
SHOW_FS_PATH_DETAIL 命令功能 查看指定的FS路径的统计数据 命令格式 call show_fs_path_detail(path=>'[path]', is_sub=>'[is_sub]', sort=>'[sort]'); 参数描述 表1 参数描述 参数 描述