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Python SDK Python SDK概述 Python SDK环境配置 队列相关 资源相关 SQL作业相关 Spark作业相关
Spark datasource API语法参考 Spark jar作业提交方式请参考在DLI使用Hudi提交Spark Jar作业 API语法说明 Hudi锁配置说明
创建Hbase维表 功能描述 创建Hbase维表用于与输入流连接。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上,因此要与HBase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。 如何
字符码不一致导致数据乱码怎么办? 在DLI执行作业时,为了避免因字符编码不一致导致的乱码问题,建议您统一数据源的编码格式。 DLI服务只支持UTF-8文本格式,因此在执行创建表和导入操作时,用户的数据需要以UTF-8编码。 在将数据导入DLI之前,确保源数据文件(如CSV、JSO
创建并使用跨源链接 场景描述 本章节指导用户通过API创建增强型跨源连接。 约束限制 新队列第一次运行作业时,需要一定的时间,通常为6~10分钟。 创建增强型跨源连接之前需要获取需要建立连接的服务对应VPC的ID和其所在子网的网络ID。获取VPC的ID接口,具体请参考《虚拟私有云
current_date函数用于返回当前日期值。返回值格式为yyyy-mm-dd。 相似函数:getdate,getdate函数用于返回当前系统时间。返回值格式为yyyy-mm-dd hh:mi:ss。 命令格式 current_date() 参数说明 无 返回值说明 返回DATE
是以下权限中的一种或多种。示例值:["DROP_QUEUE", "SUBMIT_JOB"]。 SUBMIT_JOB:提交作业 CANCEL_JOB :取消作业 DROP_QUEUE :删除队列 GRANT_PRIVILEGE: 赋权 REVOKE_PRIVILEGE:权限回收 S
${table_name}_rt; 实时视图读取(Spark jar作业为例):与COW表操作一致,请参考COW表相关操作。 增量视图读取(Spark SQL作业为例):与COW表操作一致,请参考COW表相关操作。 增量视图读取(Spark jar作业为例):与COW表操作一致,请参考COW表相关操作。
产品规格 弹性资源池产品规格 弹性资源池为DLI作业运行提供所需的计算资源(CPU和内存)。弹性资源池的单位为CU,1CU包含1CPU和4GB内存。 您可以在弹性资源池中创建多个队列, 队列之间的计算资源支持共享。 通过合理设置队列的计算资源池分配策略,提高计算资源利用率。 DL
column DLI列 databases.dbname.tables.tbname.columns.colname jobs DLI Flink作业 jobs.flink.jobid resource DLI程序包 resources.resourcename group DLI程序包组
创建弹性资源池和队列 DLI弹性资源池与队列简介 创建弹性资源池并添加队列 管理弹性资源池 管理队列 典型场景示例:创建弹性资源池并运行作业 典型场景示例:配置弹性资源池队列扩缩容策略 创建非弹性资源池队列(废弃,不推荐使用)
e1 参考创建Flink OpenSource作业,创建flink opensource sql作业,输入以下作业脚本,提交运行作业。该作业脚本将Kafka为数据源,Redis作为维表,数据写入到Kafka结果表中。 注意:创建作业时,在作业编辑界面的“运行参数”处,“Flink版本”选择“1
擎。 长期混用不同版本的Spark/Flink引擎会导致代码在新旧版本之间不兼容,影响作业的执行效率。 当作业依赖于特定版本的库或组件,长期混用不同版本的Spark/Flink引擎可能会导致作业因依赖冲突而执行失败。 计算引擎版本生命周期 表1给出了DLI计算引擎版本生命周期,帮助您规划自己的版本更新节奏。
支持配置小文件合并 使用SQL过程中,生成的小文件过多时,会导致作业执行时间过长,且查询对应表时耗时增大,建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释 修改非分区表或分区表的列注释。 支持统计SQL作业的CPU消耗 支持在控制台查看“CPU累计使用量”。
lTables 由LakeFormation提供的元数据服务,权限配置详见LakeFormation文档。 系统响应 可以直接在提交任务界面查看任务结果,或者在SQL作业界面,点击对应任务右侧的”更多”->”查看结果”检查任务结果。 父主题: Hudi DDL语法说明
如果MOR表的下游是流式计算,例如Flink流读,可以按照业务需要保留小时级的历史版本,这样的话近几个小时之内的增量数据可以通过log文件读出,如果保留时长过短,下游flink作业在重启或者异常中断阻塞的情况下,上游增量数据已经Clean掉了,flink需要从parquet文件读增量数据,性能会有下降;如果保留时间过
Debezium JSON解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下,利用这个特性非常的有用,例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史,等等。 参数说明 表1 参数 是否必选
支持配置小文件合并 使用SQL过程中,生成的小文件过多时,会导致作业执行时间过长,且查询对应表时耗时增大,建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释 修改非分区表或分区表的列注释。 支持统计SQL作业的CPU消耗 支持在控制台查看“CPU累计使用量”。
02:10:58', 'update_user_10'); 参考创建Flink OpenSource作业,创建flink opensource sql作业,输入以下作业脚本,并提交运行。该作业模拟从kafka读取数据,并关联hive维表对数据进行打宽,并输出到print。 如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。
请求要求代理的身份认证,与401类似,但请求者应当使用代理进行授权。 408 Request Time-out 服务器等候请求时发生超时。 客户端可以随时再次提交该请求而无需进行任何更改。 409 Conflict 服务器在完成请求时发生冲突。 返回该状态码,表明客户端尝试创建的资源已经存在