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"table": "products", "ts": 1589373560798, "type": "UPDATE" } 按照如下方式查看taskmanager.out文件中的数据结果: 登录DLI管理控制台,选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名
插入数据 1 sparkSession.sql("insert into dli_to_rds values (1,'John',24)"); 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from dli_to_rd").show(); 插入数据后: 提交Spark作业
"op": "u", "ts_ms": 1589362330904, "transaction": null } 按照如下方式查看taskmanager.out文件中的数据结果: 登录DLI管理控制台,选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名
into opentsdb_test values('aaa', 'abc', '2021-06-30 18:00:00', 30.0)") 查询数据 result = sparkSession.sql("SELECT * FROM opentsdb_test") 通过DataFrame
设置完成后,单击“结果图形化”,查看所有队列的扩缩容策略设置情况。 图3 弹性资源池队列扩缩容策略结果图形化 图4 弹性资源池队列扩缩容策略图像化展示 后续到了队列扩缩容策略配置的时间,会生成一个扩缩容任务。具体可以在“作业管理 > SQL作业”下查看作业类型为“SCALE_QUEUE”的作业。
sql("INSERT INTO TABLE person VALUES ('John', 30),('Peter', 45)".stripMargin) 查询数据 1 sparkSession.sql("SELECT * FROM person".stripMargin).collect().foreach(println)
使用下述命令在当前ecs集群中安装jdk1.8.0_232(其中<yourJdkPath>可以在jdk1.8.0_232文件夹下使用"pwd"查看): export JAVA_HOME=<yourJdkPath> export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export
插入数据 1 sparkSession.sql("insert into dli_to_rds values(3,'John',24)") 查询数据 1 2 jdbcDF_after = sparkSession.sql("select * from dli_to_rds") jdbcDF_after
opentsdb_test values('futian', 'abc', '1970-01-02 18:17:36', 30.0)") 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from opentsdb_test").show() 返回结果: 通过DataFrame
/s级别带宽和百万级别的IOPS,适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时会统计大小。 添加数据时不会修改大小。 如需查看表大小可以通过OBS查看。 CTAS建表语句不能指定表的属性。 关于分区表的使用说明: 创建分区表时,PARTITONED BY中指定分区列必须是不在
创建CSS跨源表的参数详情可参考表1。 插入数据 1 sparkSession.sql("insert into css_table values(3,'tom')") 查询数据 1 2 jdbcDF = sparkSession.sql("select * from css_table") jdbcDF.show()
插入数据 1 sparkSession.sql("insert into dli_to_dws values(2,'John',24)") 查询数据 1 jdbcDF = sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show() 操作结果
dataGenSource; 运行结果 单击Flink作业操作列下的“更多 > FlinkUI > Task Managers > Stdout”查看输出结果: 父主题: 函数
dataGenSource; 运行结果 单击Flink作业操作列下的“更多 > FlinkUI > Task Managers > Stdout”查看输出结果: 父主题: 函数
作业处于运行中状态时,向kafka source.topic发送数据,验证kafka sink.topic能否收到数据。 图8 查看作业任务 图9 查看kafka sink.topic JAVA样例代码 pom文件配置 1 2 3 4 5 6 7 8
条记录进行取值。 但在批处理模式下,它在查询开始时计算一次,并对每一行使用相同的结果。 LOCALTIME TIME 返回本地时区的当前 SQL 时间,返回类型为 TIME(0)。在流模式下为每条记录进行取值。 但在批处理模式下,它在查询开始时计算一次,并对每一行使用相同的结果。
使用下述命令在当前ecs集群中安装jdk1.8.0_232(其中<yourJdkPath>可以在jdk1.8.0_232文件夹下使用"pwd"查看): export JAVA_HOME=<yourJdkPath> export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export
\"[PROCESS, UDF]\",\n \"input_operators_id\" : [ ]\n } ]\n}" } 为了便于查看返回体信息,我们将stream_graph格式化后如下所示: "jid": "65b6a7b0c1ad95b1722a92b49d2f6eba"
在对应“SQL队列”类型作业的“操作”列,单击“更多”》“重启”。 在“重启队列”界面,选择“确定”完成队列重启 使用UDAF函数。 在查询语句中使用6中创建的UDAF函数: select AvgFilterUDAFDemo(real_stock_rate) AS show_rate
队列管理”,在对应“SQL队列”类型作业的“操作”列,单击“重启”。 在“重启队列”界面,选择“确定”完成队列重启。 验证和使用创建的UDTF函数。 在查询语句中使用6中创建的UDTF函数,如: select mytestsplit('abc:123\;efd:567\;utf:890'); 图13