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划的执行,以及Clean和Archive操作 在调度平台(可以使用华为的DataArts)运行一个定时调度的离线任务来让Spark完成Hudi表的Compaction计划执行以及Clean和Archive操作。 以SQL作业为例,在配置中添加: hoodie.archive.automatic
步骤4:创建增强型跨源连接:DLI上创建连接RDS和DWS的跨源连接,打通网络。 步骤5:运行作业:DLI上创建和运行Flink OpenSource作业。 步骤6:发送数据和查询结果:RDS MySQL的表上插入数据,在DWS上查看运行结果。 步骤1:创建队列 登录DLI管理控制台,在左侧导航栏单击“资源管理
配的执行INSERT。这个语法仅需要一次全表扫描就完成了全部同步工作,执行效率要高于INSERT+UPDATE。 注意事项 分区表合并需要设置参数spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled为false。
动状态的超时时间。对于Bulk Formats在每次创建Checkpoint时进行滚动,并且用户也可以添加基于大小或者时间等的其他条件。 在STREAMING模式下使用FileSink需要开启Checkpoint功能。Part文件只在Checkpoint成功时生成。如果没有开启C
该特性允许用户在给表新增列时,设置列的默认值。查询历史数据时新增列返回默认值。 使用约束 新增列在设置默认值前,如果数据已经进行了重写,则查询历史数据不支持返回列的默认值,返回NULL。数据入库、更新、执行Compaction、Clustering都会导致部分或全部数据重写。 列的默认值设置要与列的类
增量查询之前必须指定当前表的查询为增量查询模式,并且查询后重写设置表的查询模式 如果增量查询完,不重新将表查询模式设置回去,将影响后续的实时查询 示例 以SQL作业为例: 配置参数 hoodie.tableName.consume.mode=INCREMENTAL // 必须设置当前表读取为增量读取模式 hoodie
SQL读取Hudi表数据。 更多具体使用可参考开源社区文档:Hudi。 注意事项 建议Hudi作为Source表时设置限流 Hudi表作为Source表时,为防止数据上限超过流量峰值导致作业出现异常,建议设置限流(read.rate.limit),限流上限应该为业务上线压测的峰值。 及时对Hudi表进行Compaction,防止Hudi
队列是使用DLI服务的基础,执行SQL前需要先创建队列。具体可以参考《用户指南》中的“创建队列”章节。 在DLI管理控制台,单击左侧导航栏中的“SQL编辑器”,可进入SQL作业“SQL编辑器”页面。 在“SQL编辑器”页面右侧的编辑窗口中,输入如下创建数据库的SQL语句,单击“执行”。阅读并同意隐私协议,单击“确定”。
2025年6月30日 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
Hbase HBase连接器支持读取和写入HBase集群。本文档介绍如何使用HBase连接器基于HBase进行SQL查询。 HBase连接器在upsert模式下运行,可以使用 DDL 中定义的主键与外部系统交换更新操作消息。但是主键只能基于HBase的rowkey字段定义。如果没有
步骤4:创建增强型跨源连接:DLI上创建连接Kafka和DWS的跨源连接,打通网络。 步骤5:运行作业:DLI上创建和运行Flink OpenSource作业。 步骤6:发送数据和查询结果:Kafka上发送流数据,在RDS上查看运行结果。 步骤1:创建队列 登录DLI管理控制台,在左侧导航栏单击“资源管理
表相关 创建DLI表 DLI提供创建DLI表的接口。您可以使用该接口创建数据存储在DLI内部的表。示例代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
getName()); } 在提交导入作业前,可选择设置导入数据的格式,如样例所示,调用ImportJob对象的setStorageType接口设置数据存储类型为csv,数据的具体格式通过调用ImportJob对象的setCsvFormatInfo接口进行设置。 在提交导入作业前,可选择设置导入数据
由于Flink的反压机制,流作业在存在性能问题的情况下,会导致数据源消费速率跟不上生产速率,从而引起Kafka消费组的积压。在这种情况下,可以通过算子的反压和时延,确定算子的性能瓶颈点。 作业最后一个算子(Sink)反压正常(绿色),前面算子反压高(红色) 该场景说明性能瓶颈点在sink,此时需
序列化消息。 Flink 支持将 Ogg JSON 消息解析为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下,利用这个特性非常有用,例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史,等等 Flink
返回表的详细信息或统计信息。 表2 结果参数描述 参数名 参数含义 format 表的格式,在这里是delta id 表的唯一id name 在metaserver中定义的表名 description 关于表的说明 location 表的存储路径 createdAt 建表时间戳 lastModified
账号A将1创建的增强型跨源连接授权给账号B使用。 账号A在增强型跨源连接的列表页面,单击操作列下的“更多 > 权限管理”。 选择赋权,输入账号B所在的项目ID,将该连接共享给账号B,授予账号B使用连接访问共享VPC资源的权限。 获取项目ID请参考获取项目ID。 账号B在共享的增强型跨源连接上绑定DLI弹性资源池。
QL编辑器”页面。 在“数据管理”页面查看元数据。 在管理控制台左侧,单击“数据管理”>“库表管理”。 单击需导出数据对应数据库名称,进入该数据库“表管理”页面。 单击目标表“操作”栏中的“更多”,选择“表属性”,即可在“元数据”页签查看该表的元数据信息。 在“SQL编辑器”页面查看元数据。
set location truncate table V1表 √ √ √ × × × × × × V2表 √ √ √ √ √ √ √ √ √ 怎么确认当前用户创建的表是v1还是v2表? 1. 使用datasource语法建表: CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_name
Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异对比 DLI整理了Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异,便于您了解Spark版本升级后SQL队列上运行的作业在适配新版本引擎时的影响。 histogram_numeric函数的返回值的类型不同