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Flink作业重启后,如何保证不丢失数据? DLI Flink提供了完整可靠的Checkpoint/Savepoint机制,您可以利用该机制,保证在手动重启或者作业异常重启场景下,不丢失数据。 为了避免系统故障导致作业异常自动重启后,丢失数据: 对于Flink SQL作业,您可以
INSERT_OVERWRITE_TABLE(重写) GRANT_PRIVILEGE(数据库的赋权) REVOKE_PRIVILEGE(数据库权限的回收) SHOW_PRIVILEGES(查看其他用户具备的数据库权限) ALTER_TABLE_ADD_PARTITION(在分区表中添加分区)
INSERT_OVERWRITE_TABLE(重写) GRANT_PRIVILEGE(数据库的赋权) REVOKE_PRIVILEGE(数据库权限的回收) SHOW_PRIVILEGES(查看其他用户具备的数据库权限) ALTER_TABLE_ADD_PARTITION(在分区表中添加分区)
java样例代码 开发说明 mongo只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 DDS即文档数据库服务,兼容MongoDB协议。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接,并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代
connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置,则会自动通过URL提取 connector.username 否 数据库认证用户名,需要和'connector
系统提示信息,执行成功时,信息可能为空。 connection_id 否 String 增强型跨源连接ID,用于标识跨源连接的UUID。 privileges 否 Array of Object 跨源连接各个授权项目的信息。具体参数请参考表3。 表3 privileges参数 参数名称 是否必选
db_comment 格式 无。 说明 对数据库的描述,仅支持字符串类型,描述长度不能超过256字节。 父主题: 标示符
涉及接口 创建弹性资源池:创建弹性资源池。 创建队列:在弹性资源池中添加队列。 创建增强型跨源连接:创建增强型跨源连接。 绑定队列:绑定队列。 查询增强型跨源连接:确认增强型跨源连接创建成功。 操作步骤 创建弹性资源池elastic_pool_dli 接口相关信息 URI格式:POST
count函数如何进行聚合 使用count函数进行聚合的正确用法如下: SELECT http_method, count(http_method) FROM apigateway WHERE service_id = 'ecs' Group BY http_method
如果作业运行成功则作业状态显示为“已成功”,通过以下操作查看创建的数据库和表。 可以在DLI控制台,左侧导航栏,单击“SQL编辑器”。在“数据库”中已显示创建的数据库“test_sparkapp”。 图14 查看创建的数据库 双击数据库名,可以在数据库下查看已创建成功的DLI和OBS表。 图15 查看表
只读权限可控制部分开放的、未鉴权的DLI资源和操作。例如创建全局变量、创建程序包以及程序包组、default队列提交作业、default数据库下建表、创建跨源连接、删除跨源连接等操作。 系统策略 无 Tenant Administrator 租户管理员。 操作权限:具有数据湖探索服务资源的所有执
java样例代码 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 CSS非安全集群 开发说明 代码实现 构造依赖信息,创建SparkSession 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 <dependency> <groupId>org
目前path支持如下表达式参考下表表3。 表3 json_path参数支持的表达式 表达式 说明 $ 根对象 [] 数组下标 * 数组通配符 . 取子元素 示例 测试输入数据。 测试数据源kafka,具体消息内容参考如下: {name:James,age:24,gender:male,grade:{math:95
table_name 表名称。 partition_specs 分区字段。 obs_path OBS存储路径。 注意事项 该命令的主要应用场景是针对分区表,如当手动在OBS上面添加分区目录时,再通过上述命令将该新增的分区信息刷新到元数据库中,通过“SHOW PARTITIONS table_name”命令查看新增的分区。
dynamicPartitionOverwrite.enabled”默认值为“false”,在不配置时它会覆盖整张表的数据。 详细说明请参考插入数据。 父主题: DLI数据库和表类
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
connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置,则会自动通过URL提取 connector.username 否 数据库认证用户名,需要和'connector
INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在许多情况下,这对于利用此功能很有用。 例如: 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图 临时连接更改数据库表的历史等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT/UPDATE/DELETE
true, "message": "Deleted" } 状态码 状态码 描述 200 OK 错误码 请参见错误码。 父主题: 增强型跨源连接相关API(废弃)
指定的分隔符,当前仅支持单字符分割。 示例 准备测试输入数据 表2 测试源表disSource数据和分隔符 target(STRING) separator (VARCHAR) test-flink - flink - one-two-ww-three - 输入测试SQL语句 create table