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已经购买了DLI的套餐包,使用过程中仍然产生了按需费用。 排查思路 DLI提供优惠的资源套餐包,购买套餐包后,资源按照套餐包类型计费。 套餐包是用户预先购买的资源使用量配额,超出当前套餐包的额度,将自动转为按需收费。 建议您按以下顺序排查原因。 可能原因 处理措施 未购买对应的套餐包 请参考判断是否经购买了对应的套餐包
先依据num对表transactions进行分组,再利用HAVING子句对查询结果进行过滤,price与amount乘积的最大值大于5000的记录将被筛选出来,返回对应的num及price与amount乘积的最大值。 1 2 3 4 SELECT num, max(price*amount) FROM transactions
SHOW语法使用概要 SHOW语法主要用来查看数据库对象的相关信息,其中LIKE子句用来对数据库对象过滤,匹配规则如下,具体示例可参看SHOW TABLES: 规则1:_可以用来匹配单个任意字符。 规则2:%可以用来匹配0个或者任意个任意字符。 规则3:* 可以用来匹配0个或者任意个任意字符。
按照如下操作查看taskmanager.out文件中的数据结果。 登录DLI管理控制台,选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称,选择“运行日志”,单击“OBS桶”,根据作业运行的日期,找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后,找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入,下载获取taskmanager
error message 该场景下就需要使用REFRESH TABLE来解决该问题。REFRESH TABLE是用于重新整理某个分区的文件,重用之前的表元数据信息,能够检测到表的字段的增加或者减少,主要用于表中元数据未修改,表的数据修改的场景。 语法格式 1 REFRESH TABLE
Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称,选择“运行日志”,单击“OBS桶”,根据作业运行的日期,找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后,找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入,下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。 数据结果参考如下:
步骤3:创建弹性资源池并添加队列 创建提交作业所需的计算资源。 步骤4:创建增强型跨源连接 通过增强型跨源连接建立DLI弹性资源池与RDS实例的网络连通。 步骤5:创建跨源认证 使用跨源认证保存DLI读写RDS数据的访问凭证。 步骤6:提交SQL作业 使用标准SQL语句进行数据的查询和分析。
从kafka中作为source的topic中读取json数据,并以confluent avro的形式写入作为sink的topic中。 根据kafka和ecs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和ecs的地址测试队列连通性(通用队列
API使用前必读 概述 调用说明 终端节点 约束与限制 基本概念
账单管理”查看DLI资源的费用账单,以了解该DLI资源在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后,会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据使用量类型的不同,分为按小时、
此基于简化使用的角度,针对大数据量的表,可以通过采用Bucket索引来避免状态后端的复杂调优。 如果Bucket索引+分区表的模式无法平衡Bueckt桶过大的问题,还是可以继续采用Flink状态索引,按照规范去优化对应的配置参数即可。 建议 基于Flink的流式写入的表,在数据量
String 仅读取指定表的 changelog 记录(通过对比 Canal 记录中的 "table" 元数据字段)。 支持的Connector Kafka 示例 使用kafka发送数据,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
按照如下方式查看taskmanager.out文件中的数据结果: 登录DLI管理控制台,选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称,选择“运行日志”,单击“OBS桶”,根据作业运行的日期,找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后,找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入,下载获取taskmanager
SDK让您无需关心请求细节即可快速使用数据湖探索服务。本节操作介绍如何在Python环境获取并使用SDK。 使用须知 要使用DLI Python SDK访问指定服务的 API ,您需要确认已在DLI管理控制台开通当前服务并完成服务授权。 Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本,需要配置Visual
DLI Java SDK 让您无需关心请求细节即可快速使用数据湖探索服务。本节操作介绍如何获取并使用Java SDK 。 使用须知 要使用DLI Java SDK 访问指定服务的 API ,您需要确认已在DLI控制台开通当前服务并完成服务授权。 Java SDK 支持 Java JDK
按照如下方式查看taskmanager.out文件中的数据结果: 登录DLI管理控制台,选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称,选择“运行日志”,单击“OBS桶”,根据作业运行的日期,找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后,找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入,下载获取taskmanager
json数据类型的数据,输出到日志文件中。 参考增强型跨源连接,根据Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Kafka的安全组,添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据Kafka的地址测试队列连通
新版本的Parquet文件,那旧版本的文件就不能被Clean清理,增加存储压力。 提交Spark jar作业时,CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并,需要消耗较高的内存资源,按照之前的表设计
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-->输入kafka的地址-->测试)。若能连通,则表示跨源已经绑定成功;否则表示未成功。 创建flink opensource
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和ecs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-->输入kafka或ecs的地址-->测试)。若能连通,则表示跨源已经绑定成功;否则表示未成功。