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量较多时,系统分页显示,您可以查看任何状态下的作业。 表1 作业管理参数 参数 参数说明 作业ID 所提交Spark作业的ID,由系统默认生成。 名称 所提交Spark作业的名称。 队列 所提交Spark作业所在的队列。 用户名 执行Spark作业的用户名称。 状态 作业的状态信息,包括如下。
from testcsvdata2source; 图3 查询结果 在OBS桶的“obs://dli-test-021/data”目录下刷新后查询,生成了csv数据文件,文件内容为insert插入的数据内容。 图4 查询结果 指定的OBS数据目录包含数据文件。 在OBS桶“dli-test
shuffle数据优化 提升资源扩缩容的稳定性,当shuffle文件不需要时清理Executor。 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
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3
达到PB级。数据种类多,有结构化的遥感影像栅格数据、矢量数据,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
启“恢复保存点”,作业将从选择的savepoint文件中恢复消费位点及状态。同时,由于Flink Checkpoint和Savepoint生成机制及格式一致,因而,也可以通过Flink作业列表“操作”列中的“更多”>“导入保存点”,导入OBS中最新成功的Checkpoint,并从中恢复。
使用跨源密码认证时配置为“true”。 如果在DDS中已存在collection,则建表可以不指定schema信息,DLI会根据collection中的数据自动生成schema信息。 示例 1 2 3 4 5 6 create table 1_datasource_mongo.test_momgo(id
connector.key-column 否 table存储模式下可配置,将该字段值作为redis中的ext-key,未配置时,ext-key为生成的uuid。 示例 从Redis中读取数据。 create table redisSource( car_id STRING, car_owner
作业列表、查询作业详情、查询作业执行计划、查询作业监控信息、批量停止作业、删除作业、批量删除作业、导出Flink作业、导入Flink作业、生成Flink SQL作业的静态流图、创建IEF消息通道、边缘Flink作业状态上报、边缘Flink作业Action回调、IEF系统事件上报。
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3
sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show(); 插入数据后: 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包,上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spar
不生效。 说明: 如果在DDS中已存在collection,则建表可以不指定schema信息,DLI会根据collection中的数据自动生成schema信息。 user 访问DDS集群用户名。 password 访问DDS集群密码。 图1 mongo的链接地址信息 插入数据 sparkSession
shuffle数据优化 提升资源扩缩容的稳定性,当shuffle文件不需要时清理Executor。 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
sql("select * from opentsdb_new_test").show(); 插入数据后: 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包,上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spar
请求执行成功。 message 是 String 系统提示信息,执行成功时,信息可能为空。 job_id 是 String 此SQL语句将生成并提交一个新作业,返回此作业的ID,可用于获取作业状态和作业结果。 job_type 是 String 作业类型。 DDL DCL IMPORT
shuffle数据优化 提升资源扩缩容的稳定性,当shuffle文件不需要时清理Executor。 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
次与基本文件合并,并生成压缩后要写入的最终记录。 org.apache.hudi.common.model.Defaulthoodierecordpayload hoodie.schedule.compact.only.inline 在写入操作时,是否只生成压缩计划。在hoodie
本做了安全加固。为了避免依赖包兼容性问题或日志输出及转储问题,打包时请注意排除以下文件: 系统内置的依赖包,或者在Maven或者Sbt构建工具中将scope设为provided 日志配置文件(例如:“log4j.properties”或者“logback.xml”等) 日志输出实现类JAR包(例如:log4j等)
建议关闭在线压缩,提升性能。但是调度compaction.schedule.enabled仍然建议开启,之后可通过离线异步压缩,执行阶段性生成的压缩plan。 clean.async.enabled 否 true Boolean COW表:设置为true MOR表,且默认开启异步压缩时(compaction