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AK/SK签名认证方式仅支持消息体大小为12M以内的请求,12M以上的请求请使用Token认证。 AK(Access Key ID):访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符;访问密钥ID和私有访问密钥一起使用,对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key):与访问密钥ID结合使用的密钥,对请求
参考图10可以看到数据倾斜时,单个任务的shuffle数据远大于其他Task的数据,导致该任务耗时时间变长。 图10 数据倾斜示例图 数据倾斜原因和解决: Shuffle的数据倾斜基本是由于join中的key值数量不均衡导致。 对join连接条件进行group by 和count,统计每个连接条件的key值的数量。示例如下:
群。 前提条件 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上,则需要将Kafka Broker节点的hostname和IP的对应关系添加到DLI队列中。Kafka 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。
数据,非结构化的空间位置数据、三维建模数据;在大体量的地理大数据中,通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼,是用户非常关注的话题。 优势 提供地理专业算子:支持全栈Spark能力,具备丰富的Spark空间数据分析算法算子,全面支持结构化的遥感影像数据、非结构化的三维建模、激光
该非主键字段需要为map类型,同时该字段map的value需要为double类型,表示score,该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set,且schema-syntax为array-scores时,除主键字段外,只能有两个非主键字段,且这两个字段的类型需要为array。
在DLI控制台创建数据库和表 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架,表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。
插入数据时省略自增字段:在DLI中插入数据时,对于自增主键字段或其他自动填充的字段,您可以在插入语句中省略这些字段。数据库会自动为这些字段生成值。例如,如果表中有一个名为id的自增主键字段,您可以在插入数据时不包含这个字段,数据库会自动为新插入的行分配一个唯一的id值。 使用NULL值:如果您需要在插入数据时
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,
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Executor去执行。
二者生成的表信息写入Print结果表中。 参考增强型跨源连接,根据RDS MySQL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RDS MySQL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RDS的地址测试
Flink作业”,在对应的Flink作业所在行,操作列下单击“编辑”。 在“运行参数”下,查看“开启Checkpoint”参数是否开启。 图1 开启Checkpoint 确认Flink结果表的表结构和DLI分区表的表结构是否保持一致。如问题描述中car_infos_sink和car_infos表的字段是否一致。
执行Checkpoint对业务性能的影响以及异常恢复的时长),同时勾选“异常自动重启”,并勾选“从Checkpoint恢复”。配置后,作业异常重启,会从最新成功的Checkpoint文件恢复内部状态和消费位点,保证数据不丢失及聚合算子等内部状态的精确一致语义。同时,为了保证数据不
窗口去重 功能描述 窗口去重是一种特殊的去重,它根据指定的多个列来删除重复的行,保留每个窗口和分区键的第一个或最后一个数据。 对于流式查询,与普通去重不同,窗口去重只在窗口的最后返回结果数据,不会产生中间结果。它会清除不需要的中间状态。 因此,窗口去重查询在用户不需要更新结果时,
Administrator权限的账号,登录DLI控制台。 在“作业管理”>“Flink作业”页面找到对应的作业。 在对应作业的“操作”栏中选择“更多”>“权限管理”。 图1 Flink作业权限管理 在“授权”页面输入需要授权的用户名,勾选需要的权限。确认后,被授权用户就可以查看该作业,并且执行对应操作。 图2 授权 IAM授权管理
下载最新“jobmanager.log”文件,搜索“RUNNING to FAILED”关键字,通过上下文的错误栈,确认失败原因。 如果“jobmanager.log”文件中的信息不足以定位,可以在运行日志中找到对应的“taskmanager.log”日志,搜索“RUNNING to FAILED”关键字,确认失败原因。
park的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上,通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上,对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源,那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢? DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库(具体可以参考”数据湖探索
如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
JAVA|SCALA Language tag 用于指定 Flink runtime 如何执行这个函数。目前,只支持 JAVA 和 SCALA,且函数的默认语言为 JAVA。 示例 创建一个名为STRINGBACK的函数 create function STRINGBACK as 'com.dli
JAVA|SCALA Language tag 用于指定 Flink runtime 如何执行这个函数。目前,只支持 JAVA 和 SCALA,且函数的默认语言为 JAVA。 示例 创建一个名为STRINGBACK的函数 create function STRINGBACK as 'com.dli
使用Hive语法创建DLI表。DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异,详细请参考语法格式和注意事项说明。 注意事项 CTAS建表语句不能指定表的属性。 Hive DLI表不支持在建表时指定多字符的分隔符。 关于分区表的使用说明: 创建分区表时,PARTITONED