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要求22 个查询顺序执行1 遍,同时执行一对RF1 和RF2 操作。最后进行Throughput 测试,也是最核心和最复杂的测试,更接近于实际应用环境,与Power 测试比对SUT 系统的压力有非常大的增加,有多个查询语句组,同时有一对RF1 和RF2 更新流。 测试中测量的基础
DLI提供的“测试地址连通性”用于验证DLI队列与目标地址之间的网络连通性。 常用于读写外部数据源场景,在配置了跨源连接后,检验DLI队列与绑定的跨源对端地址之间的通信能力。 测试队列与数据源地址连通性 登录DLI管理控制台,选择“资源管理 > 队列管理”。 在“队列管理”页面,选择需要测试地址连通性的队列,单击操作列下的“更多
大小写的支持不同,统一采用小写字母。 建议 Spark批处理场景,对写入时延要求不高的场景,采用COW表。 COW表模型中,写入数据存在写放大问题,因此写入速度较慢;但COW具有非常好的读取性能力。而且批量计算对写入时延不是很敏感,因此可以采用COW表。 Hudi表的写任务要开启Hive元数据同步功能。
Hudi数据表设计规范 Hudi表模型设计规范 Hudi表索引设计规范 Hudi表分区设计规范 父主题: DLI Hudi开发规范
例如,测试队列与指定RDS实例连通性,本例RDS实例使用3306端口。 测试连通性如下所示。 图1 测试地址连通性 检查是否连接的是对端VPC和子网 创建增强型跨源连接时需要填写对端的VPC和子网。 例如,测试队列与指定RDS实例连通性,创建连接时需要填写RDS的VPC和子网信息。 图2 创建连接
Hudi表分区设计规范 规则 分区键不可以被更新: Hudi具有主键唯一性机制,但在分区表的场景下通常只能保证分区内主键唯一,因此如果分区键的值发生变更后,会导致相同主键的行记录出现多条的情况。在以日期分区的场景,可采用数据的创建时间为分区字段,切记不要采用数据更新时间做分区。
某电商商城在保持高速发展的同时,沉淀了数亿的忠实用户,积累了海量的真实数据。如何利用BI工具从历史数据中找出商机,是大数据应用在精准营销中的关键问题,也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。 本案例以某商城真实的用户、商品、评论数据(脱敏后)为基础,利用数据湖探索来分析用户和商品的各种数据特征,可为营
Hudi表索引设计规范 规则 禁止修改表索引类型。 Hudi表的索引会决定数据存储方式,随意修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下: 布隆索引:Spark引擎独有索引,采用bloomfiter机制,将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。
配置Fine BI通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Fine BI是一款智能可视化工具,专注于数据分析和可视化。它支持连接多种数据源,能够将复杂的数据转换为直观的图表和仪表板,快速获得数据洞察。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎,它提供了标准的SQL接口,使
对已创建的上传作业进行鉴权(废弃) 功能介绍 该API用于检查已创建的上传作业是否合法,并授权合法作业上传数据至DLI。 当前接口已废弃,不推荐使用。 URI URI格式: POST /v1.0/{project_id}/uploader/authentication 参数说明 表1
Hudi开发规范概述 范围 本节内容介绍DLI-Hudi组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则,适用于Hudi开发场景的表的设计、管理与作业开发。 主要包括以下方面的规范: 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述:
需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低,包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高,需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上:OBS、RDS、DWS、CSS、MongoDB、Redis。 云下:自建数据库、MongoDB、Redis。
SQL Elasticsearch结果表failure-handler参数填写retry_rejected导致提交失败 问题根因 该问题属于开源设计缺陷。 解决措施 您可以尝试将retry_rejected修改为retry-rejected。 父主题: Flink SQL作业类
OpenTSDB结果表 功能描述 OpenTSDB是基于HBase分布式的 ,可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息,并可实现数据的秒级查询,解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性,可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。
命令注入漏洞(CVE-2022-33891)。 该漏洞主要影响在启用了ACL(访问控制列表)时,可以通过提供任意用户名来执行命令导致数据安全受到威胁。 DLI在设计时充分考虑了数据安全和数据隔离,因此没有启用相关的配置项,所以不会受到这个漏洞的影响。 父主题: DLI产品咨询类
生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自数据湖探索的技术牛人,为您解决技术难题。
数据治理中心DataArts Studio具有数据全生命周期管理、智能数据管理能力的一站式治理运营平台,支持行业知识库智能化建设,支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座,帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统,消除数据孤岛,统一数据标准,加快数据变现,实现数字化转型。
Parquet 数据文件,可以处理 ACID 事务和可缩放的元数据。 Delta Lake与Apache Spark API完全兼容,并且其设计能够与结构化流式处理紧密集成,可以轻松地将单个数据副本用于批处理和流式处理操作,并提供大规模增量处理。 DLI中Delta的使用限制 仅Spark
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、DataSource语法创建表、多版本表,暂不支持跨源表、Carbon表。 生命周期单位为天,取值为正整数。
Flink 1.15版本在语法设计上实现了更高的兼容性,与主流开源技术标准保持一致。 Flink 1.15版本新增读写Hive、Hudi等Connector。 更多Flink 1.15版本的优势请参考Flink 1.15升级指导。 切换至新版本计算引擎对DLI资源价格是否有影响?