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低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击,影响系统的性能或者平台稳定性。 DLI在Spark SQL引擎中增加SQL防御能力,基于用户可理解的SQL防御策略,实现对典型大SQL、低质量SQL的主动防御,包括事前提示、拦截和事中熔断,并不强制改变用户的SQL提交方式、SQL语法,对业务零改动且易落地。
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。
Hudi表模型设计规范 规则 Hudi表必须设置合理的主键。 Hudi表提供了数据更新和幂等写入能力,该能力要求Hudi表必须设置主键,主键设置不合理会导致数据重复。主键可以为单一主键也可以为复合主键,两种主键类型均要求主键不能有null值和空值,可以参考以下示例设置主键: SparkSQL:
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。
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
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:
Flink SQL作业Kafka分区数增加或减少,怎样不停止Flink作业实现动态感知? 问题描述 用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。初期Flink作业规划的Kafka的分区数partition设置过小或过大,后期需要更改Kafka区分数。
DLI作业开发流程 本节内容为您介绍DLI作业开发流程。 创建IAM用户并授权使用DLI 如果您是企业用户,并计划使用IAM对您所拥有的DLI资源进行精细的权限管理,请创建IAM用户并授权使用DLI。具体操作请参考创建IAM用户并授权使用DLI。 首次使用DLI您需要根据控制台的
配置DLI读写外部数据源数据的操作流程 DLI执行作业需要读写外部数据源时需要具备两个条件: 打通DLI和外部数据源之间的网络,确保DLI队列与数据源的网络连通。 妥善保存数据源的访问凭证确保数据源认证的安全性,便于DLI安全访问数据源。 本节操作介绍配置DLI读写外部数据源数据操作流程。 配置DLI
DLI Hudi开发规范 Hudi开发规范概述 Hudi数据表设计规范 Hudi数据表管理操作规范 Spark on Hudi开发规范 Bucket调优示例
DLI表表示数据存储在本服务内部的表中。 CloudTable表表示数据储存在CloudTable服务的表中。 可通过DLI创建表,与其他服务的数据进行关联,以此来实现不同数据源的联合查询分析。 元数据 元数据(Metadata)是用来定义数据类型的数据。主要是描述数据自身信息,包含源、大小、格式或其它数
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。
创建一个Kafka源表,用来从Kafka指定Topic中读取消费数据; 创建一个结果表,用来通过JDBC向MySQL中写入结果数据。 实现相应的处理逻辑,以实现各个指标的统计。 为了简化最终的处理逻辑,使用创建视图进行数据预处理。 利用over窗口条件和过滤条件结合以去除重复数据(该方式是利用了top
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
2026年6月30日 更多版本支持信息请参考DLI计算引擎版本生命周期。 Flink 1.15版本说明 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。 Flink 1.
Delta表是一种基于Delta Lake技术实现的数据存储解决方案,它使用基于文件的事务日志扩展了 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
打通与目的数据源的vpc网络,通过点对点的方式实现数据互通。 图1 增强型跨源连接配置流程 配置DLI队列与公网网络连通 通过配置SNAT规则,添加到公网的路由信息,可以实现队列到和公网的网络打通。 图2 配置DLI队列访问公网流程 父主题: 增强型跨源连接类
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
源资源有一个公网IP地址,配置DLI与公网网络联通可以实现对这些数据源的访问。 本节提供了详细的操作指导,介绍如何通过设置SNAT规则和配置路由信息,实现DLI服务与公网的网络连接。 操作流程 图1 配置DLI队列访问公网流程 步骤1:创建VPC 登录虚拟私有云控制台,创建虚拟私
11版本停止服务后,可以使用哪个版本替换? 推荐使用DLI Flink 1.15版本。 Flink 1.15版本有哪些优势? 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