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db_name 数据库名称,由字母、数字和下划线(_)组成。不能是纯数字,且不能以数字和下划线开头。 注意事项 如果所要查看的数据库不存在,则系统报错。 示例 已参考示例中描述创建对应的数据库,如testdb。 查看testdb数据库的相关信息。 1 DESCRIBE DATABASE
个到8个,以“,”分隔,包括对应metric下所有tagk的值。 注意事项 创建DLI表时,不需要指定timestamp和value字段,系统会根据指定的tags自动构建字段,包含以下字段,其中TAG1和TAG2由tags指定。 TAG1 String TAG2 String timestamp
EXISTS] db_name [RESTRICT|CASCADE]; 关键字 IF EXISTS:所需删除的数据库不存在时使用,可避免系统报错。 注意事项 DATABASE与SCHEMA两者没有区别,可替换使用,建议使用DATABASE。 RESTRICT表示如果该datab
个到8个,以“,”分隔,包括对应metric下所有tagk的值。 注意事项 创建DLI表时,不需要指定timestamp和value字段,系统会根据指定的tags自动构建字段,包含以下字段,其中TAG1和TAG2由tags指定。 TAG1 String TAG2 String timestamp
数据存储路径。 “1”:抛出异常。 “0”:忽略。 默认值为“0”。 udf_jar_url 否 String 用户已上传到DLI资源管理系统的资源包名,用户sql作业的udf jar包通过该参数传入。 manager_cu_number 否 Integer 用户为作业选择的管理
创建DLI自定义委托权限 使用Flink 1.15和Spark 3.3及以上版本的引擎执行作业时,当您所需的委托没有包含在DLI系统委托dli_management_agency时,您需要在IAM页面创建相关委托,并在作业配置中添加新建的委托信息。dli_management_a
设置多版本备份数据保留周期 功能描述 在DLI数据多版本功能开启后,备份数据默认保留7天,您可以通过配置系统参数“dli.multi.version.retention.days”调整保留周期。保留周期外的多版本数据后续在执行insert overwrite或者truncate语
设置多版本备份数据保留周期 功能描述 在DLI数据多版本功能开启后,备份数据默认保留7天,您可以通过配置系统参数“dli.multi.version.retention.days”调整保留周期。保留周期外的多版本数据后续在执行insert overwrite或者truncate语
位评测系统的整体商业计算综合能力,对厂商的要求更高,同时也具有普遍的商业实用意义,目前在银行信贷分析和信用卡分析、电信运营分析、税收分析、烟草行业决策分析中都有广泛的应用。 TPC-H 基准测试是由 TPC-D(由 TPC 组织于 1994 年指定的标准,用于决策支持系统方面的测
Upsert Kafka 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka
该API用于创建与其他服务的增强型跨源连接。 如果需要了解Console界面的使用方法,可参考《数据湖探索用户指南》中的“增强型跨源连接”。 系统default队列不支持创建跨源连接。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v2.0/{
ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。推荐使用AK/SK认证,其安全性比Token认证更高。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌(临时)的意思,拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API的权限。
创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。
消息通知服务(Simple Message Notification,简称SMN)为DLI提供可靠的、可扩展的、海量的消息处理服务,它大大简化系统耦合,能够根据用户的需求,向订阅终端主动推送消息。可用于连接云服务、向多个协议推送消息以及集成在产生或使用通知的任何其他应用程序等场景。
消息通知服务(Simple Message Notification,简称SMN)为DLI提供可靠的、可扩展的、海量的消息处理服务,它大大简化系统耦合,能够根据用户的需求,向订阅终端主动推送消息。可用于连接云服务、向多个协议推送消息以及集成在产生或使用通知的任何其他应用程序等场景。S
进入Spark作业编辑页面,页面会提示系统将创建DLI临时数据桶。该桶用于存储使用DLI服务产生的临时数据,例如:作业日志、作业结果等。如果不创建该桶,将无法查看作业日志。可以通过配置生命周期规则实现定时删除OBS桶中的对象或者定时转换对象的存储类别。桶名称为系统默认。 如果不需要创建DLI
OBS,DIS,DWS,RDS 图1 游戏运营数据分析 异构数据源联邦分析 车企数字化服务转型 面临市场新的竞争压力及出行服务不断变革,车企通过构建车联云平台和车机OS,将互联网应用与用车场景打通,完成车企数字化服务转型,从而为车主提供更好的智联出行体验,增加车企竞争力,促进销量增长。例如:通过对车辆日常
创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上,则需要将Kafka
功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。
Upsert Kafka结果表 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。