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Service,简称DIS)为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道,主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源(如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等)中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息,请参见《数据接入服务用户指南》。
DLI将Flink作业的输出数据写入数据接入服务(DIS)中。适用于将数据过滤后导入DIS通道,进行后续处理的场景。 数据接入服务(Data Ingestion Service,简称DIS)为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道,主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据
创建Hbase维表用于与输入流连接。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上,因此要与HBase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。
参考增强型跨源连接,在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和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分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通,则表示跨源已经绑定成功,否则表示未成功。
业日志的OBS桶,方便后续查看作业日志。 所有 HBase 表的列簇必须定义为ROW类型,字段名对应列簇名(column family),嵌套的字段名对应列限定符名(column qualifier)。用户只需在表结构中声明查询中使用的的列簇和列限定符。除了 ROW 类型的列,剩
SQL使用DEW管理访问凭据 所有 HBase 表的列簇必须定义为ROW类型,字段名对应列簇名(column family),嵌套的字段名对应列限定符名(column qualifier)。用户只需在表结构中声明查询中使用的的列簇和列限定符。除了 ROW 类型的列,剩下的原子数据类型字段(比如,STRING
该字段的map的value需要为double类型,表示score,该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set,且schema-syntax为array-scores时,除主键字段外,只能有两个非主键字段,且这两个字段的类型需要为array。
该字段的map的value需要为double类型,表示score,该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set,且schema-syntax为array-scores时,除主键字段外,只能有两个非主键字段,且这两个字段的类型需要为array。
创建Hbase维表用于与输入流连接。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上,因此要与HBase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。
Service,简称DIS)为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道,主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源(如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等)中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息,请参见《数据接入服务用户指南》。
DLI将Flink作业的输出数据写入数据接入服务(DIS)中。适用于将数据过滤后导入DIS通道,进行后续处理的场景。 数据接入服务(Data Ingestion Service,简称DIS)为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道,主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据
创建弹性资源池后,您可以在弹性资源池中创建多个队列,队列关联到具体的作业和数据处理任务,是资源池中资源被实际使用和分配的基本单元,即队列是执行作业所需的具体的计算资源。 同一弹性资源池中,队列之间的计算资源支持共享。 通过合理设置队列的计算资源分配策略,可以提高计算资源利用率。 发布区域:全部
约束与限制 您能创建的资源的数量与配额有关系,如果您想查看服务配额、扩大配额,具体请参见《如何申请扩大配额》。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题: API使用前必读
Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径,即:SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的,所以不能将Driver中获取到的路径作为参数传给Executor去执行。
Flink作业提交错误,如何定位 在Flink作业管理页面,将鼠标悬停到提交失败的作业状态上,查看失败的简要信息。 常见的失败原因可能包括: CU资源不足:需扩容队列。 生成jar包失败:检查SQL语法及UDF等。 如果信息不足以定位或者是调用栈错误,可以进一步单击作业名称,进入
功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector,用于从数据库读取相应的数据。 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。
count函数如何进行聚合 使用count函数进行聚合的正确用法如下: SELECT http_method, count(http_method) FROM apigateway WHERE service_id = 'ecs' Group BY http_method
功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector,用于从数据库读取相应的数据。 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。
table-name、connector.key-column作为redis的key。redis的hash类型,每个key对应一个hashmap,hashmap的hashkey为源表的字段名,hashvalue为源表的字段值。 connector.use-internal-schema 否
创建RDS/DWS表用于与输入流连接。 RDS的更多信息,请参见《关系型数据库用户指南》。 流表JOIN语法请参见流表JOIN。 前提条件 请务必确保您的账户下已在关系型数据库(RDS)里创建了PostgreSQL或MySQL类型的RDS实例。 如何创建RDS实例,请参见《关系型数据库快速入门》中“购买实例”章节。