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暂不支持通过python写UDF、UDTF、UDAF自定义函数。 Flink Opensource SQL作业中使用自定义函数时,不支持生成静态流图。 POM依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId>
删除时tags结构体不能缺失,key不能为空,或者空字符串。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v3/{project_id}/{resource_type}/{re
rquet文件完成。 优点:读取时,只读取对应分区的一个数据文件即可,较为高效。 缺点:数据写入的时候,需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件,这个过程比较耗时。且由于耗时,读请求读取到的数据相对就会滞后。 Merge On Read 读时合并表也简称MOR表,使用列
BI工具连接DLI方案概述 BI工具是数据分析的强大助手,提供数据可视化、报表生成和仪表板创建等功能。 DLI服务通过对数据的融合分析处理,可以为BI工具提供标准的、有效的高质量数据,供给后续的数据统计分析使用。 通过连接到DLI,BI工具可以更加灵活的使用DLI访问和分析数据,帮助企业快速做出基于数据的决策。
目前华为云支持以下两种方式创建自定义策略: 可视化视图创建自定义策略:无需了解策略语法,按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容,可自动生成策略。 JSON视图创建自定义策略:可以在选择策略模板后,根据具体需求编辑策略内容;也可以直接在编辑框内编写JSON格式的策略内容。 具体
插入数据时省略自增字段:在DLI中插入数据时,对于自增主键字段或其他自动填充的字段,您可以在插入语句中省略这些字段。数据库会自动为这些字段生成值。例如,如果表中有一个名为id的自增主键字段,您可以在插入数据时不包含这个字段,数据库会自动为新插入的行分配一个唯一的id值。 使用NU
DWS维表 功能描述 创建DWS表用于与输入流连接,从而生成相应的宽表。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务(DWS)里创建了DWS集群。如何创建DWS集群,请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在DLI的
Doris维表 功能描述 创建Doris维表用于与输入流连接生成宽表。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上,因此要与HBase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。
Hbase维表 功能描述 创建Hbase维表用于与输入流连接生成宽表。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上,因此要与HBase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。
Hbase维表 功能描述 创建Hbase维表用于与输入流连接生成宽表。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上,因此要与HBase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。
Redis维表 功能描述 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。
Redis维表 功能描述 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。
下个checkpoint产生的数据。 示例1 使用datagen随机生成数据写入obs的bucketName桶下的fileName目录中。文件生成时间与checkpoint有关,达到30min或128MB时,生成新文件。 create table orders( name string
下个checkpoint产生的数据。 示例一 使用datagen随机生成数据写入obs的bucketName桶下的fileName目录中。文件生成时间与checkpoint无关,达到30min或128MB时,生成新文件。 create table orders( name string
创建OBS表。 该命令不会删除当前版本数据。 示例 删除dliTable表在2021-09-25 23:59:59之前生成的多版本数据(多版本生成时会自带一个生成时间时的时间戳)。 clear history for table dliTable older_than '2021-09-25
timestamp=>'[timestamp]'); 参数描述 表1 参数描述 参数 描述 是否必填 op 生成compaction计划(op指定为“schedule”),或者执行已经生成的compaction计划(op指定为“run”) 是 table 需要查询表的表名,支持database
Flink写hudi建议的方案是Flink只负责写数据和生成Compaction计划。由单独的队列提交Spark SQL或Spark jar作业异步执行compaction、clean和archive。Compaction计划的生成是轻量级的对Flink写入作业影响可以忽略。 上述方案落地的具体步骤参考如下:
批量运行作业 查询作业列表 查询作业详情 查询作业执行计划 批量停止作业 删除作业 批量删除作业 导出Flink作业 导入Flink作业 生成Flink SQL作业的静态流图
图9 编译打包 打包成功后,生成的Jar包会放到target目录下,以备后用。本示例将会生成到:“D:\DLITest\MyUDF\target”下名为“MyUDF-1.0-SNAPSHOT.jar”。 图10 生成Jar包 登录OBS控制台,将生成的Jar包文件上传到OBS路径下。
获取DLI基础镜像。 使用Dockerfile将作业运行需要的依赖(文件、jar包或者软件)打包到镜像中,生成自定义镜像。 将镜像发布到SWR(容器镜像服务)中。 在DLI服务作业编辑页面选择自己生成的镜像,运行作业。 查看作业执行情况。 获取DLI基础镜像 请根据队列的架构类型选择相同类型的基础镜像。