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Redis结果表 - 数据湖探索 DLI
table-name 否 table存储模式下必配,redis中存储表名。在table存储模式下,数据将以hash类型存储到redis,其中key为:${table-name}:${ext-key},field名为列名。 说明: table存储模式:将connector.table-name、connector
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计费样例 - 数据湖探索 DLI
4(弹性资源池计算单价:元/时) x 256(CU数) x 24 x 30(小时数) = 73728 元/月 存储费用=单价*存储数据量(GB)*小时数 存储费用:0.00013889(存储单价:元/GB)x 1000(存储数据大小:GB)x 24 x 30(小时数)= 100 元/月 合计 总费用:73828
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scala样例代码 - 数据湖探索 DLI
在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接,并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 构造依赖信息,创建SparkSession 导入依赖。 涉及到mvn依赖
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OpenTSDB结果表 - 数据湖探索 DLI
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。 DLI可以通过增强型跨源连接功能将Flink作业的输出数据写入到OpenTSDB中。
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OpenTSDB结果表 - 数据湖探索 DLI
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。 DLI可以通过增强型跨源连接功能将Flink作业的输出数据写入到OpenTSDB中。
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异常检测 - 数据湖探索 DLI
我们采用一种基于随机森林的异常检测方法: One-pass算法,O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次,模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息,能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。 语法格式 1 SRF_UNSUP(ARRAY[字段1
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Redis结果表 - 数据湖探索 DLI
table-name 否 table存储模式下必配,redis中存储表名。在table存储模式下,数据将以hash类型存储到redis,其中key为:${table-name}:${ext-key},field名为列名。 说明: table存储模式:将connector.table-name、connector
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scala样例代码 - 数据湖探索 DLI
方法查询的数据都为DataFrame对象,可以直接进行查询单条记录等操作(在“通过DataFrame API访问数据源”中,提到将DataFrame数据注册为临时表)。 where where 方法中可传入包含and 和 or 的条件筛选表达式,返回过滤后的DataFrame对象,示列如下: 1 jdbcDF
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pyspark样例代码 - 数据湖探索 DLI
前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from
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pyspark样例代码 - 数据湖探索 DLI
前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from
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pyspark样例代码 - 数据湖探索 DLI
在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接,并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 通过DataFrame API 访问 import相关依赖
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pyspark样例代码 - 数据湖探索 DLI
在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接,并绑定包年包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 通过DataFrame API 访问 import相关依赖
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java样例代码 - 数据湖探索 DLI
在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接,并绑定包年包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 代码实现 导入依赖。 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4
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java样例代码 - 数据湖探索 DLI
前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 代码实现 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4
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java样例代码 - 数据湖探索 DLI
前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 代码实现 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4
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java样例代码 - 数据湖探索 DLI
在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接,并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 代码实现详解 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3
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scala样例代码 - 数据湖探索 DLI
在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接,并绑定包年包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 构造依赖信息,创建SparkSession 导入依赖。 涉及到mvn依赖
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scala样例代码 - 数据湖探索 DLI
方法查询的数据都为DataFrame对象,可以直接进行查询单条记录等操作(在“步骤4”中,提到将DataFrame数据注册为临时表)。 where where 方法中可传入包含and 和 or 的条件筛选表达式,返回过滤后的DataFrame对象,示列如下: 1 jdbcDF.where("id
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pyspark样例代码 - 数据湖探索 DLI
前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from
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DLI的计费模式有哪些? - 数据湖探索 DLI
CU时套餐包的额度会按订购周期重置。 DLI表的数据存储 按需计费 按照存储在DLI服务中的数据存储量(单位为“GB”)收取存储费用。 存储费用=单价*存储数据量(GB)*小时数 存储套餐包 购买了存储量套餐包,按需使用过程中优先抵扣存储套餐包的规格额度,超过套餐包额度的按照按需计费。存储套餐的额度每个小时会重置。