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Broker节点的hostname和IP请联系Kafka服务的部署人员。如何添加IP域名映射,请参见《数据湖探索用户指南》中修改主机信息章节。 Kafka是线下集群,需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 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。
Flink作业运行异常,如何定位 在“Flink作业”管理页面,对应作业“操作”列单击“编辑”按钮,在作业运行界面确认作业是否勾选“保存作业日志”参数。 图1 保存作业日志 是,则执行3。 否,则运行日志不会转储OBS桶,需要先执行2保存作业运行日志。 在作业运行界面勾选“保存作
记录与DLI服务相关的操作事件,便于日后的查询、审计和回溯。云审计服务支持的DLI操作列表详见使用CTS审计DLI服务。 关于如何开通云审计服务以及如何查看追踪事件,请参考《云审计服务快速入门》。 创建Flink OpenSource SQL作业 在DLI管理控制台的左侧导航栏中
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》。
如何在DLI中运行复杂PySpark程序? 数据湖探索(DLI)服务对于PySpark是原生支持的。 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Py
Broker节点的hostname和IP请联系Kafka服务的部署人员。如何添加IP域名映射,请参见《数据湖探索用户指南》中修改主机信息章节。 Kafka是线下集群,需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 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。
Spark如何将数据写入到DLI表中 使用Spark将数据写入到DLI表中,主要设置如下参数: fs.obs.access.key fs.obs.secret.key fs.obs.impl fs.obs.endpoint 示例如下: import logging from operator
Flink Opensource SQL如何解析复杂嵌套 JSON? kafka message { "id": 1234567890, "name": "swq", "date": "1997-04-25", "obj": { "time1": "12:12:12"
全组的不同实例默认网络互通;如果同虚拟私有云但是子网或安全组不同,还需配置路由规则及安全组规则。 配置路由规则请参见如何配置路由规则章节,配置安全组规则请参见如何配置安全组规则章节。 iii. 此外,您还必须确保该云服务的实例与CDM集群所属的企业项目必须相同,如果不同,需要修改工作空间的企业项目。
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
Flink Jar作业是否支持上传配置文件,要如何操作? Flink Jar作业上传配置文件操作流程 自定义(JAR)作业支持上传配置文件。 将配置文件通过程序包管理上传到DLI; 在Flink jar作业的其他依赖文件参数中,选择创建的DLI程序包; 在代码中通过ClassName
DLI服务的域名。 在地区和终端节点获取DLI对应区域的域名。 如果不配置,程序根据region参数来确定域名。 obsEndPoint 是 obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com OBS服务的域名。 在地区和终端节点获取OBS对应区域的域名。 bucketName
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。 若使用MRS HBase,请在增强型跨源的主机信息中添加MRS集群所有节点的主机ip信息。 如何添加IP域名映射,请参见《数据湖探索用户指南》中修改主机信息章节。 语法格式
通用队列操作OBS表如何设置AK/SK (推荐)方案1:使用临时AK/SK 建议使用临时AK/SK,获取方式可参见统一身份认证服务_获取临时AK/SK。 认证用的ak和sk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。 表1
如何查看DLI Spark作业的实际资源使用情况 查看Spark作业原始资源配置 登录DLI 控制台,单击左侧“作业管理”>“Spark作业”,在作业列表中找到需要查看的Spark作业,单击“作业ID”前的,即可查看对应Spark作业的原始资源配置参数。 在创建Spark作业时,
全组的不同实例默认网络互通;如果同虚拟私有云但是子网或安全组不同,还需配置路由规则及安全组规则。 配置路由规则请参见如何配置路由规则章节,配置安全组规则请参见如何配置安全组规则章节。 iii. 此外,您还必须确保该云服务的实例与CDM集群所属的企业项目必须相同,如果不同,需要修改工作空间的企业项目。
Flink作业重启后,如何判断是否可以从checkpoint恢复 什么是从checkpoint恢复? Flink Checkpoint 是一种容错恢复机制。这种机制保证了实时程序运行时,遇到异常或者机器问题时能够进行自我恢复。 从checkpoint恢复的原则 通常当作业执行失败
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。 若使用MRS HBase,请在增强型跨源的主机信息中添加MRS集群所有节点的主机ip信息。 如何添加IP域名映射,请参见《数据湖探索用户指南》中修改主机信息章节。 语法格式
如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度 操作场景 Spark作业在执行shuffle类语句,包括group by、join等场景时,常常会出现数据倾斜的问题,导致作业任务执行缓慢。 该问题可以通过设置spark.sql.shuffle
anner需要知道数据类型、精度和小数位数;从 JVM 角度来看,Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取,通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的,比如UDTF中常见的Row类型。