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车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~
使用DLI分析电商BI报表 应用场景 某电商商城在保持高速发展的同时，沉淀了数亿的忠实用户，积累了海量的真实数据。如何利用BI工具从历史数据中找出商机，是大数据应用在精准营销中的关键问题，也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。 本案例以某商城真实的用户、商品、评论数据（脱敏后）为基
DLI如何访问OBS桶中的数据 创建OBS表。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 添加分区。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 往分区导入OBS桶中的数据。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 查询数据。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。
DLI的这种模式减轻了运维负担，可以更专注于数据处理和分析任务本身。 具体请参考《数据湖探索用户指南》。 MRS服务Spark组件的是建立在客户的购买MRS服务所分配的虚机上，用户可以根据实际需求调整及优化Spark服务，支持各种接口调用。 MRS的这种模式提供了更高的自由度和定制性，适合有大数据处理经验的用户使用。
如何在一个Flink作业中将数据写入到不同的Elasticsearch集群中？ 在Flink 作业中，可以使用CREATE语句来定义Source表和Sink表，并指定它们的连接器类型以及相关的属性。 如果需要将数据写入到不同的Elasticsearch集群，您需要为每个集群配置不同的连接参数，并
需要做的，就是根据当前可以获取到的业务数据，实时统计每种渠道的相关指标，输出存储到数据库中，并进行大屏展示。 方案架构 使用DLI Flink完成电商业务实时数据的分析处理，获取各个渠道的销售汇总数据。 图1 方案简介 流程指导 使用DLI Flink进行电商实时业务数据分析的操作过程主要包括以下步骤：
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 应用场景 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，这种格式可以加快查询速度，查询Parquet格式数据时，只检查所需要的列并对它们的值执行计算，也就是说，只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项，因此
关联OBS桶中嵌套的JSON格式数据如何创建表 如果需要关联OBS桶中嵌套的JSON格式数据，可以使用异步模式创建表。 以下是一个示例的建表语句，展示了如何使用 JSON 格式选项来指定 OBS 中的路径： create table tb1 using json options(path
怎样判断当前DLI队列中的作业是否有积压？ 问题描述 需要查看DLI的队列中作业状态为“提交中”和“运行中”的作业数，判断当前队列中的作业是否有积压。 解决方案 可以通过“云监控服务 CES”来查看DLI队列中不同状态的作业情况，具体操作步骤如下： 在控制台搜索“云监控服务 CES”，进入云监控服务控制台。
具体使用示例详见：ARRAY示例。 MAP 一组无序的键/值对，使用给定的Key和Value对生成MAP。键的类型必须是原生数据类型，值的类型可以是原生数据类型或复杂数据类型。同一个MAP键的类型必须相同，值的类型也必须相同。 map(K <key1>, V <value1>, K
支持跨账号导出数据，即，如果B账户对A账户授权后，A账户拥有B账户OBS桶的元数据信息和权限信息的读取权限，以及路径的读写权限，则A账户可将数据导出至B账户的OBS路径中。 导出数据步骤 导出数据的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面导出数据。 在管
C组织颁布的TPC-H 标准满足了数据仓库领域的测试需求,并且促使各个厂商以及研究机构将该项技术推向极限。 本示例将演示DLI直接对存储在OBS中的TPC-H数据集进行查询的操作，DLI已经预先生成了100M的TPC-H-2.18的标准数据集，已将数据集上传到了OBS的tpch文
创建OBS外表，由于OBS文件中的某字段存在换行符导致表字段数据错误怎么办？ 问题现象 创建OBS外表，因为指定的OBS文件内容中某字段包含回车换行符导致表字段数据错误。 例如，当前创建的OBS外表语句为： CREATE TABLE test06 (name string, id
了解 初步认识华为云数据湖探索，了解数据湖探索的基本功能、应用场景、基本概念和使用限制，有助于您更准确地匹配实际业务。 产品介绍 什么是DLI 应用场景 使用限制 与其他云服务的关系 03 入门 购买DLI队列后，您可以运行SQL作业和Spark作业，开启您的数据湖探索使用之旅。 使用前须知
和分析。数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。 · 元数据：元数据（Metadata）是用来定义数据类型的数据。主要是描述数据自身信息，包含源、大小、格式或其它数据特征。数据库字段中，元数据用于诠释数据仓库的内容。创建表时，会定义元数据，由列名、类型、列描述三列组成。
跨源连接RDS表中create_date字段类型是datetime，为什么DLI中查出来的是时间戳呢？ Spark中没有datetime数据类型，其使用的是TIMESTAMP类型。 您可以通过函数进行转换。 例如： select cast(create_date as string)
同时根据读取的数据生成新的数据或对数据进行修改。 使用Hive和Datasource（除Hudi外）表在执行数据修改类命令（例如insert into，load data）时由于数据源不支持事务性，在系统故障或队列资源重启后，可能会导致数据重复或数据不一致等问题。 为了避免这种情
查看表元数据 元数据说明 元数据（Metadata）是用来定义数据类型的数据。主要是描述数据自身信息，包含源、大小、格式或其它数据特征。数据库字段中，元数据用于诠释数据仓库的内容。 创建表时，会定义元数据，由列名、类型、列描述三列组成。 “元数据”页面将显示目标表的列名、列类型、类型和描述。
Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 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。
为什么Spark3.x的作业日志中打印找不到global_temp数据库 问题描述 Spark3.x的作业日志中提示找不到global_temp数据库。 根因分析 global_temp数据库是Spark3.x默认内置的数据库，是Spark的全局临时视图。 通常在Spark作业执
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