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什么是DLI分区表的列赋权? 用户无法对分区表的分区列进行权限操作。 当用户对分区表的任意一列非分区列有权限,则默认对分区列有权限。 当查看用户在分区表上的权限的时候,不会显示对分区列有权限。 父主题: DLI权限管理类
OBS的使用涉及以下几项费用: 存储费用:静态网站文件存储在OBS中产生的存储费用。 请求费用:用户访问OBS中存储的静态网站文件时产生的请求费用。 流量费用:用户使用自定义域名通过公网访问OBS时产生的流量费用。 实际产生的费用与存储的文件大小、用户访问所产生的请求次数和流量大小有关,请根据自己的业务进行预估。
该字段对应的值作为redis的hash数据类型的value。而当使用map时,会将flink中该字段值的key作为redis的hash数据类型的field,该字段值的value作为redis hash数据类型的value。其具体示例如下: 对于fields: 创建的Flink作业运行脚本如下:
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。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上,因
15和Spark 3.3.1版本的作业不受更新委托权限的影响,无需自定义委托。 为兼容存量的作业委托权限需求,dli_admin_agency仍为您保留在IAM委托中。 服务授权需要主账号或者用户组admin中的子账号进行操作。 请勿删除系统默认创建的委托。 表1 DLI委托 权限名
该字段对应的值作为redis的hash数据类型的value。而当使用map时,会将flink中该字段值的key作为redis的hash数据类型的field,该字段值的value作为redis hash数据类型的value。其具体示例如下: 对于fields: 创建的Flink作业运行脚本如下:
检查DLI队列对应网段是否开放,若没有,则在vpc中添加出方向网段。 在DLI服务找到跨源连接绑定队列对应的网段 图6 查找跨源连接绑定队列对应的网段 在虚拟私有云安全组中查看DLI队列对应的网段是否已配置。 图7 查看vpc中对应安全组中DLI队列对应网段 如果没有配置,则进行添加。 图8 在VPC中添加对应网段
出,说明的是该消费组当前待消费的数据总量。 如果Flink作业对接的是kafka专享版,则可通过云监控服务(CES)进行查看。具体可选择“云服务监控 > 分布式消息服务 > kafka专享版” ,单击“kafka实例名称 > 消费组” ,选择具体的消费组名称,查看消费组的指标信息。
请求参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 sql 是 String 待执行的SQL语句。 currentdb 否 String SQL语句执行所在的数据库。 说明: 在SQL里面已经包含db_name的情况下可以不选该参数,例如SQL为:select * from db1.t1。
检测跨源连接的连通性时对IP约束限制如下: IP必须为合法的IP地址,用“.”分隔的4个十进制数,范围是0-255。 测试时IP地址后可选择添加端口,用":"隔开,端口最大限制5位,端口范围:0~65535。 例如192.168.xx.xx或者192.168.xx.xx:8181。 检测跨源连接的连通性时对域名约束限制如下:
运行使用自定义的Flink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》。 feature 否 String 自定义作业特性。表示用户作业使用的Flink镜像类型。 basic:表示使用DLI提供的基础Flink镜像。 custom:表示使用用户自定义的Flink镜像。
son数据类型的数据,输出到日志文件中。 参考增强型跨源连接,根据Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Kafka的安全组,添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据Kafka的地址测试队列连通性
数据湖探索用户指南》。 metric 所创建的dli表对应的OpenTSDB中的指标名称。 tags metric对应的标签,用于归类、过滤、快速检索等操作,可以是1到8个,以“,”分隔,包括对应metric下的所有tagk的值。 通过SQL API访问 插入数据 1 sparkSession
使用DLI作业桶需要确保已完成DLI作业桶的权限配置。 您需要在OBS管理控制台中检查DLI作业桶的桶策略,确保策略中包含了允许DLI服务进行必要操作的授权信息。 确保没有任何策略明确拒绝了DLI服务对桶的访问。IAM策略是优先考虑拒绝(deny)权限的,即使有允许(allow)权限,如果有拒绝权限存在,也会导致授权失败。
parallel_number 否 Integer 最大并行度。 并行数为作业每个算子的并行数,适度增加并行数会提高作业整体算力,但也须考虑线程增多带来的切换开销,上限是计算单元CU数的4倍,最佳实践为计算单元CU数的1-2倍。 tm_cus 否 Integer 单个taskManagerCU数量。
为什么Spark jar 作业 一直处于“提交中”? Spark jar 作业 一直处于“提交中”可能是队列剩余的CU量不足导致作业无法提交。 查看队列的的剩余步骤如下: 查看队列CU使用量。 点击“云监控服务 > 云服务监控 > 数据探索湖 > 队列监控 > 队列CU使用量” 。 计算剩余CU量。
database_name 是 String 查看表所在的数据库名称。 表2 query参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 keyword 否 String 过滤表名称的关键词。 with-detail 否 Boolean 是否获取表的详细信息(所有者,size等)。默认值为“false”。
表2 参数说明 参数名 具体含义 举例 bootstrap.servers kafka连接地址 kafka服务IP地址1:9092,kafka服务IP地址2:9092,kafka服务IP地址3:9092 group.id kafka消费组 如当前kafka消费组为test-group
运行失败的情形(例如:jar包冲突),有时日志不会写到OBS桶中 DLI Flink作业提交或运行失败时,对应生成的作业日志保存方式,包含以下三种情况: 提交失败,只会在submit-client下生成提交日志。 运行失败且在1分钟内的日志,可以直接在管理控制台页面查看,具体如下:
根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源,并绑定所要使用的队列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将要使用的队列放开,并根据kafka的地址测试队列连通性(通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试)。如果能连