检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
即开即用,Serverless架构。 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。
、私有能力等内置到自定义镜像中,以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境,增强作业的功能、性能。 例如,在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库,可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。 用户使用自定义镜像功能需要具备Docker相关的基础知识。 使用限制
使用Notebook实例提交DLI作业 Notebook是基于开源JupyterLab进行了深度优化的交互式数据分析挖掘模块,提供在线的开发和调试能力,用于编写和调测模型训练代码。完成DLI对接Notebook实例后,您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代
Native Lives Kubernetes系列课程,带你走进云原生技术的核心 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
Flink作业高可靠推荐配置指导(异常自动重启) 操作场景 本节操作介绍创建Flink作业时,配置流应用实现高可靠性能的操作方法。 操作步骤 用户在消息通知服务(SMN)中提前创建一个“主题”,并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知,单击链接确认订阅即可。
操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业,Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息,用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前,将程序包上传至OBS,并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。 本例介绍
FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据,比如
percentlie_approx percentile_approx函数用于计算近似百分位数,适用于大数据量。先对指定列升序排列,然后取第p位百分数最靠近的值。 命令格式 percentile_approx (colname,DOUBLE p) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选
OVER 功能描述 窗口函数与OVER语句一起使用。OVER语句用于对数据进行分组,并对组内元素进行排序。窗口函数用于给组内的值生成序号。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT window_func(args) OVER ([PARTITION BY col_name
ORDER BY ORDER BY ORDER BY子句用于按一个或多个输出表达式对结果集排序。 ORDER BY expression [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...] 每个expression可以由输出列组成,也可以是按位置选择输出列的序号。
INTERSECT 功能描述 INTERSECT返回多个查询结果的交集。 语法格式 1 select_statement INTERSECT select_statement; 关键字 INTERSECT:返回多个查询结果的交集,且每一个SELECT语句返回的列数必须相同,列的
Upsert Kafka结果表 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。
资源管理和作业调度。 支持多种数据源和格式,提供了丰富的数据处理能力,包括但不限于SQL查询、机器学习等。详细操作请参考创建Spark作业。 适用于大规模数据处理和分析,如机器学习训练、日志分析、大规模数据挖掘等场景。 管理Jar作业的程序包 DLI允许用户提交编译为Jar包的F
的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上,通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上,对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源,那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢? DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库(具体可以参考”数据湖探索
percentile_approx percentile_approx函数用于返回组内数字列近似的第p位百分数(包括浮点数)。 命令格式 percentile_approx(DOUBLE col, p [, B]) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 col 是 数据类型为数值的列。其他类型返回NULL。
quarter quarter函数用于返回该date所在的季度,范围为1~4。 命令格式 quarter(string date) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 date 是 DATE 或 STRING 代表需要处理的日期。 格式为: yyyy-mm-dd
成的目录创建非DLI表,通过DLI SQL进行下一步处理分析,并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 create table filesystemSink ( attr_name
INSERT INTO 命令功能 INSERT命令用于将SELECT查询结果加载到Hudi表中。 命令格式 INSERT INTO tableIndentifier select query; 参数描述 表1 INSERT INTO参数 参数 描述 tableIndentifier
FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据,比如
INSERT INTO 本节操作介绍使用INSERT INTO 语句将作业结果写入Sink表中。 写数据至一个Sink表 语法格式 1 2 INSERT INTO your_sink SELECT ... FROM your_source WHERE ... 示例 本例定义了两个表my_source