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认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 代码实现 导入依赖。 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId>
计算引擎 版本 Hudi版本 Spark 3.3.1 0.11.0 Flink 1.15 0.11.0 Hetu 2.1.0 0.11.0 如何判断队列支持的计算引擎版本:首先进入DLI的控制台界面,点击左侧菜单栏的”资源管理”-> ”队列管理”。在队列管理的界面筛选并选中需要查询
当用户设置“feature”为“custom”时,该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用,指定作业运行使用自定义的Spark镜像。关于如何使用自定义镜像,请参考《数据湖探索用户指南》。 req_body 否 String 请求参数详情。 请求示例 无 响应示例 { "id":
如您的组织已经设定DLI的相关标签策略,则需按照标签策略规则为资源添加标签。标签如果不符合标签策略的规则,则可能会导致资源创建失败,请联系组织管理员了解标签策略详情。 以下介绍如何为队列添加标签、修改标签和删除标签。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击“资源管理 > 队列管理”。 在对应队列的“操作”列,选择“更多”>“标签”。
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 a为NULL,则返回NULL。 示例代码 为便于理解函数的使用方法,本文为您提供源数据,基
预定义标签:在标签管理服务(简称TMS)中创建的预定义标签,属于全局标签。 有关预定义标签的更多信息,请参见《标签管理服务用户指南》。 以下介绍如何为跨源连接添加标签、修改标签和删除标签。 操作步骤 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击“跨源管理”,选择“增强型跨源”页签。 在对应连
如您的组织已经设定DLI的相关标签策略,则需按照标签策略规则为资源添加标签。标签如果不符合标签策略的规则,则可能会导致资源创建失败,请联系组织管理员了解标签策略详情。 以下介绍如何为队列添加标签、修改标签和删除标签。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击“资源管理 > 弹性资源池”。 在对应队列的“操作”列,选择“更多>
通过ACL赋权给其他子用户使用。 作用范围:项目级服务。 系统角色 无 具体的授权方式请参考创建IAM用户并授权使用DLI以及《如何创建子用户》和《如何修改用户策略》。 DLI权限分类 DLI服务权限分类如表2所示,其可控制的资源请参考表4。 表2 DLI权限分类 权限大类 权限小类
action生成新版本的列式文件。Merge-On-Read表可减少数据摄入延迟,因而进行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义。 如何执行Compaction 仅执行Schedule Spark SQL(设置如下参数,写数据时触发) hoodie.compact.inline=true
从键值对列表构建JSON对象字符串。 请注意,键必须是非NULL字符串文字,而值可以是任意表达式。 函数返回一个JSON字符串。ON NULL行为定义了如何处理NULL值。如果省略,则默认为NULL ON NULL。 从另一个JSON构造函数调用(JSON_OBJECT,JSON_ARRAY)
认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark
认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 代码实现详解 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId>
数据库相关的描述信息。 enterprise_project_id 是 String 企业项目ID,“0”表示default,即默认的企业项目。关于如何设置企业项目请参考《企业管理用户指南》。 说明: 开通了企业管理服务的用户可设置该参数绑定指定的项目。 resource_id 是 String
该场景需要与ClickHouse建立增强型跨源连接,并根据实际情况设置ClickHouse集群所在安全组规则中的端口。 如何建立增强型跨源连接,请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则,请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 注意事项 创建Flink OpenSource
优点:写入过程中对主键进行hash分桶写入,性能比较高,不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持,Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。 缺点:Bucket个数不能动态调整,数据量波动和整表数据量持续上涨会导致单个Bucket数据量过大出现大数据文件。需要结合分区表来进行平衡改善。
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 frame_clause 否 用于确定数据边界。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 为便于理解函数的使用方法,本文为您提供源
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 frame_clause 否 用于确定数据边界。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 示例数据 为便于理解函数的使用方法,本文
GROUPING SETS ((user), (product)); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
GROUPING SETS ((user), (product)); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
GROUPING SETS ((user), (product)); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem