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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
DLI支持以下两类标签: 资源标签:在DLI中创建的非全局的标签。 预定义标签:在标签管理服务(简称TMS)中创建的预定义标签,属于全局标签。 有关预定义标签的更多信息,请参见《标签管理服务用户指南》。 以下介绍如何为跨源连接添加标签、修改标签和删除标签。 操作步骤 在DLI管理控制台的左侧导
欠费后需要及时充值,详细操作请参见账户充值。 若DLI的队列、弹性资源池等资源不再使用,您可以将他们删除,以免继续扣费。 您可以在“费用中心 > 总览”页面设置“可用额度预警”功能,当可用额度、通用代金券和现金券的总额度低于预警阈值时,系统自动发送短信和邮件提醒。 当产生欠费后,请您
创建source流从Redis获取数据,作为作业的输入数据。 前提条件 要建立增强型跨源连接,且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接,请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则,请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 语法格式 1 2 3
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
Python SDK环境配置 操作场景 在进行二次开发时,要准备的开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统,推荐Windows 7及以上版本。 安装Python Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本,需要配置Visual
Spark如何将数据写入到DLI表中 使用Spark将数据写入到DLI表中,主要设置如下参数: fs.obs.access.key fs.obs.secret.key fs.obs.impl fs.obs.endpoint 示例如下: import logging from operator
转换过程会收集统计信息,以提升转换后的 Delta 表的查询性能。 如果提供表名,则元存储也将更新,以反映该表现在是 Delta 表。 注意事项 分区表转换需要设置参数spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled为false。
交SQL作业的基本流程: 操作步骤 登录DLI管理控制台。 在DLI管理控制台,选择“作业模板 > SQL模板”。 在“tpchQuery”下找到适合您业务场景的样例模板,单击操作列的“执行”进入SQL编辑器页面。 在SQL编辑器页面右侧的编辑窗口上方,“执行引擎”选择“spar
rownum < 2 来识别查询能否被翻译成窗口去重。 注意事项 Flink 只支持在滚动窗口、滑动窗口和累积窗口的窗口表值函数后进行窗口去重 窗口去重只支持根据事件时间属性进行排序 示例 本示例展示了在10分钟的滚动窗口上保持最后一条记录。 -- tables must have time
读取kafka中的数据,以avro格式反序列化,并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源,并绑定所要使用的队列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将要使用的队列放开,并根据kafka的地址测试队列连通性(通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试
语法格式 1 2 SHOW PARTITIONS [db_name.]table_name [PARTITION partition_specs]; 关键字 PARTITIONS:表中的分区。 PARTITION:分区。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name Da
time。 为了避免数据丢失或者数据被覆盖,开启作业异常自动重启,需要配置为“从checkpoint恢复”。 checkpoint间隔设置需在输出文件实时性、文件大小和恢复时长之间进行权衡,比如10分钟。 使用HDFS时需要绑定相应的跨源,并填写相应的主机信息。 使用hdfs时
DLI将Flink作业的输出数据输出到关系型数据库中。 前提条件 要与实例建立增强型跨源连接,且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接,请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则,请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 语法格式 1 2 3
安全组规则的描述信息,非必填项。 _ 步骤4:创建增强型跨源连接 登录DLI管理控制台,在左侧导航栏单击“跨源管理”,在跨源管理界面,单击“增强型跨源”,单击“创建”。 在增强型跨源创建界面,配置具体的跨源连接参数。具体参考如下。 连接名称:设置具体的增强型跨源名称。 弹性资源池:选择DLI的队列。(未添加至资源池的队列,请直接选择队列名称。)
餐包使用量按需计费)。 存储计费 按照存储在DLI服务中的表数据存储量(单位为“GB”)收取存储费用。 在估算存储费用时,请特别注意,DLI采用压缩存储,通常能压缩到原文件大小的 1/5 。DLI存储按照压缩后的大小计费。 如果数据存储在OBS服务中,则DLI服务不收取存储费用,对应的费用由OBS服务收取。
读取kafka中的数据,以avro格式反序列化,并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源,并绑定所要使用的队列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将要使用的队列放开,并根据kafka的地址测试队列连通性(通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
步骤4:创建增强型跨源连接:DLI上创建连接Kafka和CSS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CSS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
Forbidden 解决方案 Spark程序访问OBS数据时,需要通过配置AK、SK的访问进行访问。 具体访问方式可以参考:通用队列操作OBS表如何设置AK/SK。 父主题: Spark作业运维类
该场景作业需要建立增强型跨源连接,且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接,请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则,请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时,在作业编辑界面的“运行参数”处,“Flink版本”需要选择“1