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数据权限列表 DLI中SQL语句与数据库、表、角色相关的权限矩阵如表1所示。 表1 权限矩阵 分类 SQL语句 权限 说明 Database DROP DATABASE db1 database.db1的DROP_DATABASE权限 - CREATE TABLE tb1(...)
区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 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。 注意事项 对接的Kafka集群不支持开启SASL_SSL。 语法格式 1
区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 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。 注意事项 对接的Kafka集群不支持开启SASL_SSL。 语法格式 1
Flink 从Flink 1.11.0开始,在使用 Hive方言时,Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性,改善与Hive的互操作性,并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考:Apache Flink Hive
访问密钥即AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key),表示一组密钥对,用于验证调用API发起请求的访问者身份,与密码的功能相似。用户通过调用API接口进行云资源管理(如创建集群)时,需要使用成对的AK/SK进行加密签名,确保请求的机密性、完整性和请求双
Flink Jar 包冲突,导致作业提交失败 问题描述 用户Flink程序的依赖包与DLI Flink平台的内置依赖包冲突,导致提交失败。 解决方案 首先您需要排除是否有冲突的Jar包。 含DLI Flink提供了一系列预装在DLI服务中的依赖包,用于支持各种数据处理和分析任务。
元素,分为全局级条件键和服务级条件键。全局级条件键(前缀为g:)适用于所有操作,服务级条件键(前缀为服务缩写,如dli)仅适用于对应服务的操作。运算符与条件键一起使用,构成完整的条件判断语句。 DLI通过IAM预置了一组条件键。下表显示了适用于DLI服务特定的条件键。 表1 DLI请求条件 DLI条件键
隐式连接 功能描述 与内连接功能相同,返回两表中满足WHERE条件的结果集,但不用JOIN显示指定连接条件。 语法格式 1 2 SELECT table_reference.col_name, table_reference.col_name, ... FROM table_reference
开启或关闭数据多版本 功能描述 DLI提供多版本功能,用于数据的备份与恢复。开启多版本功能后,在进行删除或修改表数据时(insert overwrite或者truncate操作),系统会自动备份历史数据并保留一定时间,后续您可以对保留周期内的数据进行快速恢复,避免因误操作丢失数据
区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 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。 注意事项 对接的Kafka集群不支持开启SASL_SSL。 语法格式 1
Jar作业 DLI Spark-submit简介 DLI Spark-submit是一个用于提交Spark作业到DLI服务端的命令行工具,该工具提供与开源Spark兼容的命令行。 准备工作 授权。 DLI使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简
使用限制 所有作为key的列必须位于在前面,而要转置的列必须放在后面。 在一个select中只能有一个UDTF,不可以再出现其他的列。 不可以与group by、cluster by、distribute by、sort by一起使用。 命令格式 trans_array (<num_keys>
INTO语句结合SELECT子句来实现。 但是DLI目前不支持直接在INSERT INTO语句中指定部分列字段进行数据插入,您需要确保在SELECT子句中选择的字段数量和类型与目标表的Schema信息匹配。即确保源表和目标表的数据类型和列字段个数相同,以避免插入失败。 如果目标表中的某些字段在SELECT子句中没有
"area_id":"330106"} 在Redis中,查看其结果如下(与fields结果不同是因为这里array类型,在flink中的sink建表语句中没有加入double类型的数据,因此少了两个值,并不是由于fields与array不同导致): 1) "webShop" 2) "2021-03-24
"area_id":"330106"} 在Redis中,查看其结果如下(与fields结果不同是因为这里array类型,在flink中的sink建表语句中没有加入double类型的数据,因此少了两个值,并不是由于fields与array不同导致): 1) "webShop" 2) "2021-03-24
放业务数据价值。 在DLI的Spark作业和SQL作业场景,支持对接LakeFormation实现元数据的统一管理,本节操作介绍配置DLI与LakeFormation的数据连接的操作步骤。 LakeFormation Spark语法请参考Spark语法参考。 LakeFormation
修改已存在的分区表或非分区表的生命周期。 当第一次开启生命周期时,会扫描表/分区会扫描路径下的表数据文件,更新表/分区的LAST_ACCESS_TIME,耗时与分区数和文件数相关。 约束限制 表生命周期处于公测阶段,如果有需要请联系客服申请开通白名单。 表生命周期功能支持Hive、DataSourc
testh等。 其他更多正则表达式的使用,可参考官网说明。 关键字 LIKE:此限定符仅为兼容性而使用,没有任何实际作用。 注意事项 显示与给定正则表达式或函数名匹配的函数。如果未提供正则表达式或名称,则显示所有函数。如果声明了USER或SYSTEM,那么将分别显示用户定义的Spark
切换到Binlog读取上,保证数据的完整读取。 前提条件 MySQL CDC要求MySQL版本为5.7或8.0.x。 该场景作业需要DLI与MySQL建立增强型跨源连接,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。
Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎,它提供了标准的SQL接口,使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通过将Superset与Kyuubi对接,用户可以利用Kyuubi访问DLI进行数据查询和分析。这种集成简化了数据访问流程,提供了数据的统一管理和分析能力,使得用户能够更深入地洞察数据。