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操作场景 本节操作介绍创建Flink作业时,配置流应用实现高可靠性能的操作方法。 操作步骤 用户在消息通知服务(SMN)中提前创建一个“主题”,并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知,单击链接确认订阅即可。 图1 创建主题 图2 添加订阅
选择左侧导航栏的“总览”,单击页面右上角的“登录指令”,在弹出的页面中单击复制登录指令。 在安装容器引擎的虚拟机中执行上一步复制的登录指令。 创建容器镜像组织。如果已创建组织则本步骤可以忽略。 登录SWR管理控制台。 选择左侧导航栏的“组织管理”,单击页面右上角的“创建组织”。 填写组织名称,单击“确定”。
云监控服务为用户的云上资源提供了立体化监控平台。通过云监控您可以全面了解云上的资源使用情况、业务的运行状况,并及时收到异常告警做出反应,保证业务顺畅运行。 DLI服务提供基于云监控服务CES的资源监控能力 DLI已对接云监控服务,提供基于云监控服务的资源监控能力,帮助用户监控账号下的DLI
使用Notebook实例提交DLI作业 Notebook是基于开源JupyterLab进行了深度优化的交互式数据分析挖掘模块,提供在线的开发和调试能力,用于编写和调测模型训练代码。完成DLI对接Notebook实例后,您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代码的编写与作业的开发,使用Notebo
Flink作业推荐配置指导 用户在创建Flink作业时,可以通过如下配置实现流应用的高可靠性能。 用户在消息通知服务(SMN)中提前创建一个“主题”,并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知,单击链接确认订阅即可。 图1 创建主题 图2 添加订阅 登录DLI控制台,创建Flink
设置普通队列的弹性扩缩容定时任务 弹性扩缩容定时任务使用场景 通常,用户业务繁忙的场景是有周期性的,在某个周期内,用户需要更多的计算资源来处理业务,过了这个周期,则不需要那么多资源。如果用户购买的队列规格比较小,在业务繁忙时会存在资源不足的情况;而如果购买的队列规格比较大,又可能会存在资源浪费的情况。
考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据,比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subta
选择作业运行时使用的队列资源。 应用程序 选择Jar作业程序包。 Jar包的管理方式: 上传OBS管理程序包:提前将对应的jar包上传至OBS桶中。并在此处选择对应的OBS路径。 上传DLI管理程序包:提前将对应的jar包上传至OBS桶中,并在DLI管理控制台的“数据管理>程序包
根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源,并绑定所要使用的队列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将要使用的队列放开,并根据kafka的地址测试队列连通性(通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka的地址-->测试)。若能连
工作流调度 DataArts Studio-DLF调度。 自建大数据生态的调度工具,如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理,可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式,云上
Integer MySQL数据库的端口号。 server-id 否 5400~6000随机值 String 数据库客户端的一个数字ID,该ID必须是MySQL集群中全局唯一的。建议针对同一个数据库的每个作业都设置一个不同的ID。 默认会随机生成一个5400~6400的值。 scan.startup
根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源,并绑定所要使用的队列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将要使用的队列放开,并根据kafka的地址测试队列连通性(通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试)。如果能
DLI Delta表概述 Delta表是一种基于Delta Lake技术实现的数据存储解决方案,它使用基于文件的事务日志扩展了 Parquet 数据文件,可以处理 ACID 事务和可缩放的元数据。 Delta Lake与Apache Spark API完全兼容,并且其设计能够与结
支持集群容器化部署。 用户可以根据业务负载进行弹性扩缩容,能够基于作业的负载动态调整作业使用资源大小。 支持基于作业优先级动态调整作业的使用资源。 仅支持YARN集群。 上下游数据连接 除了开源connector之外,还提供开箱即用的connector,包括数据库(RDS、GaussDB
原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择,而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序,通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar,同样的Python程序也有依赖一些第三方库,尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析
故障恢复 系统级故障恢复 DLI系统采用存算分离的架构,计算集群基于K8s资源调度和故障切换机制,在系统故障时,支持自动故障恢复。 作业级故障恢复 Flink、Spark作业支持配置自动重启恢复机制,在开启自动重启功能后,当作业出现异常时将自动重启恢复作业。 父主题: 安全
考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据,比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subta
COMPACTION 命令功能 压缩( compaction)用于在 MergeOnRead表将基于行的log日志文件转化为parquet列式数据文件,用于加快记录的查找。 命令格式 SCHEDULE COMPACTION on tableIdentifier |tablelocation;
这两种采样方法都不允许限制结果集返回的行数。 BERNOULLI 每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时,将扫描表的所有物理块并跳过某些行(基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的比较)。结果中包含一行的概率与任何其他行无关。这不会减少从磁盘读取采样表所需的时间。
pattern [ESCAPE escapeChar] ] 描述 这个表达式用于列出指定schema下的所有表。如果没有指定schema,则默认使用当前所在的schema。 可选参数like被用于基于关键字来进行匹配。 示例 --创建测试表 Create table show_table1(a