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单击左侧“队列管理”,进入队列管理页面。 在队列管理页面,单击左上角“创建消息通知主题”进行配置。详细操作请参考《数据湖探索用户指南》。 父主题: DLI弹性资源池和队列类
I SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载,存算分离架构,存储资源和计算资源按需灵活配置,提高了资源利用率,降低了成本。 企业级多租户 支持计算资源按租户隔离,数据权限控制到队列、作业,帮助企业实现部门间的数据共享和权限管理。 Serverless DLI DLI完全兼容Apache
通过下载DLI提供的基础镜像再按需制作自定义镜像,将作业运行需要的依赖(文件、jar包或者软件)、私有能力等内置到自定义镜像中,以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境,增强作业的功能、性能。 例如,在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库,可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。
FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据,比如
type 是 输出数据编码格式,当前支持“parquet”格式和“csv”格式。 当schema为obs时,输出数据编码格式仅支持“parquet”格式。 当schema为hdfs时,输出数据编码格式支持“parquet”格式和“csv”格式。 format.field-delimiter
机发送消息通知,方便客户及时感知异常。 图4 作业异常告警 勾选“开启Checkpoint”,依据自身业务情况调整Checkpoint间隔和模式。Flink Checkpoint机制可以保证Flink任务突然失败时,能够从最近的Checkpoint进行状态恢复重启。 图5 checkpoint参数
启。 作业模板 内置多个常见Flink SQL通用场景模板,帮助您快速了解和构建作业代码 暂无 企业安全 访问控制 与华为云IAM权限打通,支持多角色的访问控制 暂无 空间隔离 支持租户级和项目级的资源和代码隔离,满足多团队协作需求 暂无 父主题: DLI产品咨询类
别? DLI和MRS都支持Spark组件,但在服务模式、接口方式、应用场景和性能特性上存在一些差异。 DLI服务的Spark组件是全托管式服务,用户对Spark组件不感知,仅仅可以使用该服务,且接口为封装式接口。 DLI的这种模式减轻了运维负担,可以更专注于数据处理和分析任务本身。
后续章节操作都需要在testdb数据库下进行操作。 DataSource和Hive两种语法创建OBS表的区别 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。两种语法创建OBS表主要差异点参见表1。 表1 DataSource语法和Hive语法创建OBS表的差异点 语法
30倍或更高。 节省存储空间 Parquet还支持灵活的压缩选项,因此可以显著减少磁盘上的存储。存储的节省可高达约75%。 资源和成本规划 表1 资源和成本规划 资源 资源说明 成本说明 OBS 需要创建一个OBS桶将数据上传到对象存储服务OBS,为后面使用DLI完成数据分析做准备。
FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据,比如
流生态作业开发指引 流生态系统基于Flink和Spark双引擎,完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口,并且在此基础上做了特性增强和性能提升,为用户提供易用、低时延、高吞吐的数据湖探索。 数据湖探索的流生态开发包括云服务生态、开源生态和自拓展生态: 云服务生态 DLI服务在Stream
DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业,Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息,用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前,将程序包上传至OBS,并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。 本例介绍通过DLI控制台提交Jar作业
DLI弹性资源池与队列简介 DLI的计算资源是执行作业的基础,本节内容介绍DLI计算资源的模式和队列类型。 什么是弹性资源池和队列? 在了解DLI计算资源模式前首先了解弹性资源池和队列的基本概念。 弹性资源池是DLI计算资源的一种池化管理模式,可以看做DLI计算资源的集合。DLI
(none) String 用于对Kafka消息中key部分序列化和反序列化的格式。key字段由PRIMARY KEY语法指定。支持的格式如下: csv json avro 请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。 key.fields-prefix 否 (none) String
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
SCHEMA 语法 DESCRIBE DATABASE|SCHEMA [EXTENDED] schema_name 描述 DATABASE和SCHEMA在此处是等价的,可互换的,它们有这相同的含义。 该语法用于显示SCHEMA的名称、注释、还有它在文件系统上的根路径。 可选项EX
从Catalog中删除指定的数据库,如果数据库中包含表,则必须在执行DROP DATABASE之前删除这些表,或者使用CASCADE模式。 DATABASE和SCHEMA在概念上是等价可互换的。 [IF EXISTS] 如果目标数据库不存在,将抛出错误提示,但如果使用了IF EXISTS子句则不会抛出错误提示。
”分隔,包括对应metric下所有tagk的值。 注意事项 创建DLI表时,不需要指定timestamp和value字段,系统会根据指定的tags自动构建字段,包含以下字段,其中TAG1和TAG2由tags指定。 TAG1 String TAG2 String timestamp Timestamp
r的支持,新增了Redis、DWS作为数据源类型。为用户提供了更多的数据源选择,使得数据集成更加灵活和方便。 Flink OpenSource SQL作业适合通过SQL语句来定义和执行流处理逻辑的场景,简化了流处理的复杂性,使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现。 创建Flink