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指定了多字符分隔的表不支持INSERT、IMPORT等写数语句。如需添加数据,请将数据文件直接放到表对应的OBS路径下即可,例如示例7:创建表并设置多字符的分割符中,将数据文件放到obs://bucketName/filePath下。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9
、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
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
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。
OBS、DIS、DataArts Studio 图3 运营商大数据分析 地理大数据分析 地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征,数据体量巨大,例如,全球卫星遥感影像数据量达到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,
换对象的存储类别。 DLI的作业桶设置后请谨慎修改,否则可能会造成历史数据无法查找。 Spark日志分割规则: 按大小分割:默认情况下,每个日志文件最大为128MB。 按时间分割:每过一小时自动创建新的日志文件。 前提条件 配置前,请先购买OBS桶或并行文件系统。大数据场景推荐使
2396标准的URL)中提取内容。 [protocol:][//host[:port]][path][?query][#fragment] 提取的内容不会包含URI的语法分割符,比如“:”或“?”。 url_extract_fragment(url) → varchar 描述:返回url的片段标识符,即#后面的字符串。
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
BY仅用于指定MAP类型中的key与vaule之间的分隔符号,仅支持CHAR类型。 LINES TERMINATED BY指定行与行之间的分割符,目前只支持“\n”。 使用NULL DEFINED AS子句可以指定NULL的格式。 SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES
窗口函数 窗口表值函数(Windowing TVFs) 窗口是处理无限流的核心。窗口把流分割为有限大小的 “桶”,这样就可以在其之上进行计算。 Apache Flink 提供了如下 窗口表值函数(table-valued function, 缩写TVF)把表的数据划分到窗口中: 滚动窗口
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
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
')时,可以指定分隔符,默认值为“,”。 对于CSV数据,支持如下所述分隔符: 制表符tab,例如:'DELIMITER'='\t'。 支持通过unicode编码指定分割符,例如:'DELIMITER'='\u0001'。 单引号('),单引号必须在双引号(" ")内。例如:'DELIMITER'= "'"。
描述:将字符串按照entryDelimiter和keyValueDelimiter分割,返回一个map,每个key对应一个类型为array的value。其中,entryDelimiter将字符串分割为键值对,keyValueDelimiter将键值对分割为Key和Value。 select split_to_multimap('li:18
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
用户自定义引用字符。 默认值: 英文双引号(") 仅在数据格式为csv格式时支持配置引用字符。 引用字符在导出作业结果时用于标识文本字段的开始和结束,即用于分割字段。 仅支持设置一个字符。 主要用于处理包含空格、特殊字符或与分隔符相同字符的数据。 escape_char 否 String 用户自定义转义字符。
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
设置完成后,单击“结果图形化”,查看所有队列的扩缩容策略设置情况。 图3 弹性资源池队列扩缩容策略结果图形化 图4 弹性资源池队列扩缩容策略图像化展示 后续到了队列扩缩容策略配置的时间,会生成一个扩缩容任务。具体可以在“作业管理 > SQL作业”下查看作业类型为“SCALE_QUEUE”的作业。
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