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查看队列对应的VPC的路由表信息。 图11 查看路由表目的地址-1 检查VPC网络是否设置了ACL规则限制了网络访问 网络ACL对子网进行防护,检查对应子网是否配置了ACL,是否设置了ACL规则限制了网络访问。 例如当您设置了安全组放通队列的网段,同时设置的网络ACL规则包含拒绝该地址访问,那么此安全组规则不生效。
队列不支持切换区域。 16CUs队列不支持扩容和缩容。 64CUs队列不支持缩容。 创建队列时,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。 新创建的队列需要运行作业后才可进行扩缩容。 DLI队列不支持访问公网。 更多队列使用约束限制请参考队列使用约束限制。
创建Redis表作为维表用于与输入流连接,从而生成相应的宽表。 前提条件 要建立增强型跨源连接,且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接,请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则,请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink跨源开发场景中直接
在“程序包管理”页面,单击程序包“操作 ”列中的“更多 > 修改所有者”。 如果该程序包进行过分组设置,选择“组”或者“程序包”进行修改。 图1 修改程序包所有者 如果该程序包没有进行过分组设置,则可以参考下图,直接修改该程序包的所有者。 图2 程序包管理-修改程序包所有者 表1 参数说明
predicate on partitioned table `777dd`.`test_delta_parts1` 解决方案:在console页面设置中添加参数spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled值为false。
用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接,请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则,请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 MySQL已开启了Binlog,并且binlog_row_image设置为FULL。 已创建MySQL用户,并授予了SELECT、
离线Compaction配置 对于MOR表的实时业务,通常设置在写入中同步生成compaction计划,因此需要额外通过DataArts或者脚本调度SparkSQL去执行已经产生的compaction计划。 执行参数 set hoodie.compact.inline = true;
Hudi存储结构 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 在DLI环境,Hudi表的数据文件存储在OBS上,因此可以通过查看OBS文件检查。 如下,展示了Hudi 多级分区COW表存储结构的示意。 hudi_table ├── .hoodie
- interval '3' year - interval '5' month 2-7 时区转换 运算符:AT TIME ZONE,用于设置一个时间戳的时区。 SELECT timestamp '2012-10-31 01:00 UTC';-- 2012-10-31 01:00:00
选择待操作的增强型跨源连接,单击操作列的“更多 > 权限管理”。 授权: 在权限管理页面,权限设置选择“授权”。 输入项目ID。 单击“确定”,授予该项目弹性资源池的操作权限。 回收权限: 在权限管理页面,权限设置选择“回收”。 输入项目ID。 单击“确定”,回收指定项目的弹性资源池操作权。 父主题:
用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。初期Flink作业规划的Kafka的分区数partition设置过小或过大,后期需要更改Kafka区分数。 解决方案 在SQL语句中添加如下参数: connector.properties.flink.partition-discovery
024 分区表桶数 = 单分区数据量大小(G)/2G,再后向上取整,最小设置1个桶 需要使用的是表的总数据大小,而不是压缩以后的文件大小 桶的设置以偶数最佳,非分区表最小桶数请设置4个,分区表最小桶数请设置1个。 父主题: Bucket调优示例
SparkDataSource(option里设置如下参数,写数据时触发) hoodie.clean.automatic=true hoodie.cleaner.commits.retained=10 // 默认值为10,根据业务场景指定 Flink(with属性里设置如下参数,写数据时触发) clean
添加Python包后,找不到指定的Python环境 添加Python3包后,找不到指定的Python环境。 可以通过在conf文件中,设置spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=python3,指定计算集群环境为Python3环境。 目前,新
String 指定要使用的格式,这里应该是 'orc'。 Orc 格式也支持来源于 Table properties 的表属性。 举个例子,您可以设置 orc.compress=SNAPPY 来允许spappy压缩。 数据类型映射 Orc 格式类型的映射和 Apache Hive 是兼容的。下面的表格列出了
DLI部署时通过物理区域划分,为项目级服务。授权时,“作用范围”需要选择“区域级项目”,然后在指定区域对应的项目中设置相关权限,并且该权限仅对此项目生效;如果在“所有项目”中设置权限,则该权限在所有区域项目中都生效。访问DLI时,需要先切换至授权区域。 权限类别:根据授权精程度分为角色和策略。
由于Optimize是一项耗时的活动,因此需要根据更好的最终用户查询性能与优化计算时间之间的权衡来确定运行Optimized的频率。 分区表优化需要设置参数spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled为false。
using json options(path 'obs://....') using json:指定使用 JSON 格式。 options:用于设置表的选项。 path:指定OBS中JSON文件的路径。 父主题: SQL作业开发类
Bitwise函数 bit_count(x, bits) → bigint 计算2的补码表示法中x中设置的位数(视为有符号位的整数)。 SELECT bit_count(9, 64); -- 2 SELECT bit_count(9, 8); -- 2 SELECT bit_count(-7
7或8.0.x。 该场景作业需要DLI与MySQL建立增强型跨源连接,且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接,请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则,请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink跨源开发场景中直接