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概述 欢迎使用数据湖探索。 数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、trino生态,提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器,即开即用。支持标准
如何给子用户授权查看Flink作业? 子用户使用DLI时,可以查看队列,但是不能查看Flink作业,可以通过在DLI中对子用户授权,或在IAM中对子用户授权: DLI授权管理 使用租户账号,或者作业owner账号,或有DLI Service Administrator权限的账号,登录
DWS源表 功能描述 DLI将Flink作业从数据仓库服务(DWS)中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQL,PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据,支持空间信息服务、多版本并发控制(MVCC)、高并发,适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务
Json函数和运算符 Cast to JSON SELECT CAST(9223372036854775807 AS JSON); -- JSON '9223372036854775807' Cast from JSON SELECT CAST(JSON '[1,23,456]'
DWS源表(不推荐使用) 功能描述 DLI将Flink作业从数据仓库服务(DWS)中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQL,PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据,支持空间信息服务、多版本并发控制(MVCC)、高并发,适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等
隐式转换对照表 当数据类型不匹配时会隐式转换,但并是不是所有的数据类型都支持隐式转换。以下为当前隐式转换功能支持的数据类型转换表: 表1 隐式转换对照表 - BOOLEAN TINYINT SMALLINT INTEGER BIGINT REAL DOUBLE DECIMAL VARCHAR
创建集群(废弃) 功能介绍 该API用于创建集群,该集群将会绑定用户指定的计算资源。 当前接口已废弃,不推荐使用。 URI URI格式: POST /v2.0/{project_id}/clusters 参数说明 表1 URI参数 名称 是否必选 说明 project_id 是 项目编号
显示角色 功能描述 显示所有的角色或者显示当前database下绑定到“user_name”的角色。 语法格式 1 SHOW [ALL] ROLES [user_name]; 关键字 ALL:显示所有的角色。 注意事项 ALL关键字与user_name不可同时存在。 示例 显示绑定到该用户的所有角色
回收权限 功能描述 回收已经授予用户或角色的权限。 语法格式 1 REVOKE (privilege,...) ON (resource,..) FROM ((ROLE [db_name].role_name) | (USER user_name)),...); 关键字 ROLE
Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径,即:SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的,所以不能将Driver中获取到的路径作为参数传给
Print 功能描述 Print connector用于将用户输出的数据打印到taskmanager中的error文件或者out文件中,方便用户查看,主要用于代码调试,查看输出结果。 前提条件 无。 注意事项 Print结果表支持以下四种格式内容输出: 打印内容 条件1 条件2 标识符
CREATE TABLE AS 语法 CREATE [EXTERNAL]① TABLE [IF NOT EXISTS] [catalog_name.][db_name.]table_name [ ( column_alias, ... ) ] [[PARTITIONED BY ①(
Hbase源表 功能描述 创建source流从HBase中获取数据,作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠,性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统,适用于海量数据存储以及分布式计算的场景,用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统,对数据轻松进行过滤分析,
Hbase源表 功能描述 创建source流从HBase中获取数据,作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠,性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统,适用于海量数据存储以及分布式计算的场景,用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统,对数据轻松进行过滤分析,
怎样升级DLI作业的引擎版本 DLI提供了Spark和Flink计算引擎,为用户提供了一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务,当前,Flink计算引擎推荐版本:Flink 1.15,Spark计算引擎推荐版本: Spark 3.3.1。 本节操作介绍如何升级作业的引擎版本
如何合并小文件 使用SQL过程中,生成的小文件过多时,会导致作业执行时间过长,且查询对应表时耗时增大,建议对小文件进行合并。 推荐使用临时表进行数据中转 自读自写在突发异常场景下存在数据丢失的风险 执行SQL: INSERT OVERWRITE TABLE tablename select
提交SQL作业(废弃) 功能介绍 该API用于通过执行SQL语句的方式向队列提交作业。 当前接口已废弃,不推荐使用。 作业包含以下类型:DDL、DCL、IMPORT、EXPORT、QUERY和INSERT。其中,IMPORT和EXPORT分别与导入数据(废弃)和与导出数据(废弃)的功能一致
从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 CDC是变更数据捕获(Change Data Capture)技术的缩写,它可以将源数据库的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中,还可以对数据进行一定的处理
DLI Flink与MRS Flink有什么区别? DLI Flink是天然的云原生基础架构。在内核引擎上DLI Flink进行了多处核心功能的优化,并且提供了企业级的一站式开发平台,自带开发和运维功能,免除自建集群运维的麻烦;在connector方面除了支持开源connector
SHOW CREATE TABLE 语法 SHOW CREATE TABLE table_name 描述 显示指定数据表的SQL创建语句。 示例 显示能够创建orders表的SQL 语句: CREATE TABLE orders ( orderkey bigint, orderstatus