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Canal Format 功能描述 Canal是一个 CDC(ChangeLog Data Capture,变更日志数据捕获)工具,可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式,并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息(Canal
scala样例代码 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 CSS非安全集群 开发说明 构造依赖信息,创建SparkSession 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org
创建跨源认证 功能介绍 该API用于创建跨源认证。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式: POST /v3/{project_id}/datasource/auth-infos 参数说明 表1 URI参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
接。 DLI Livy工具下载及安装 本次操作下载的DLI Livy版本为apache-livy-0.7.2.0107-bin.tar.gz,后续版本变化请根据实际情况修改。 单击下载链接,获取DLI Livy工具压缩包。 使用WinSCP工具,将获取的工具压缩包上传到准备好的ECS服务器目录下。
确定类别数目,运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据,数据是在不断变化和演进,类别数目极有可能发生变化,DLI服务提供一种能够应对此类场景,无需提前设定聚类数目,并且低延时的在线聚类算法。 算法大致思想为:定义一种距离函数,两两数据点之间如果距离小
确定类别数目,运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据,数据是在不断变化和演进,类别数目极有可能发生变化,DLI服务提供一种能够应对此类场景,无需提前设定聚类数目,并且低延时的在线聚类算法。 算法大致思想为:定义一种距离函数,两两数据点之间如果距离小
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。
Upsert Kafka源表 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。 作为 source,upsert-kafka 连接器生产changel
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。
Upsert Kafka源表 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。 作为 source,upsert-kafka 连接器生产changel
创建跨源认证(废弃) 功能介绍 该API用于创建跨源认证。 当前接口已废弃,不推荐使用。推荐使用创建跨源认证。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式: POST /v2.0/{project_id}/datasource/auth-infos 参数说明
A样例代码演示将kafka数据处理后写入到OBS,具体参数配置请根据实际环境修改。 环境准备 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。 Maven工程的pom.xml文件配置请参考JAVA样例代码(Flink 1.12)中“pom文件配置”说明。
初始化DLI客户端 使用DLI Python SDK工具访问DLI,需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端,示例代码如下。完整样例代码和依赖包说明请参考:Python
DLI SDK简介 DLI SDK简介 数据湖探索服务软件开发工具包(DLI SDK,Data Lake Insight Software Development Kit)是对DLI服务提供的REST API进行的作业提交的封装,以简化用户的开发工作。用户直接调用DLI SDK提供的接口函数即可实现使用提交DLI
timeout(单位是秒)参数配置超时时间。 DLI支撑本地测试Spark作业吗? DLI暂不支持本地测试Spark作业,您可以安装DLI Livy工具,通过Livy工具提供的交互式会话能力调测Spark作业。 推荐使用使用Livy提交Spark Jar作业。 DLI 表(OBS表 / DLI 表 )数据支持删除某行数据吗?
数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据,在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase(Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink数据类型转换。 Flink的HBase连接器
数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据,在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase(Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink数据类型转换。 Flink的HBase连接器
初始化DLI客户端 使用DLI SDK工具访问DLI,需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端,示例代码如下: 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。
Spark作业不支持访问sftp,建议将文件数据上传到OBS,再通过Spark作业进行读取和分析。 上传数据到OBS桶:通过OBS管理控制台或者使用命令行工具将存储在sftp中的文件数据上传到OBS桶中。 Spark读取OBS文件数据,详见使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据。 配置S
数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据,在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase(Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink数据类型转换。 Flink的HBase连接器