类型转换函数 语法格式 CAST(value AS type) 语法说明 类型强制转换。 注意事项 若输入为NULL,则返回NULL。 cast函数不支持将字符串转换为json对象类型。 示例一:将amount值转换成整型 将amount值转换成整型。 insert into temp
userDefined源表 功能描述 您可通过编写代码实现从云生态或者开源生态获取数据,再把获取到的数据作为Flink作业的输入数据。 前提条件 自定义source类需要继承类RichParallelSourceFunction,并指定数据类型为Row。 例如自定义类MySource:public
API语法说明 设置写入方式 Hudi通过hoodie.datasource.write.operation参数设置写入模式。 insert: 该操作不需要通过索引去查询具体更新的文件分区,因此它的速度比upsert快。当不包含更新数据时建议使用该操作,如果存在更新数据使用该操作会出现重复数据。
CREATE TABLE 语法 ① CREATE TABLE [ IF NOT EXISTS ] [catalog_name.][db_name.]table_name ( { column_name data_type [ NOT NULL ] [ COMMENT col_comment]
Flink 1.12版本说明 数据湖探索(DLI)遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.12版本所做的变更说明。 更多Flink 1.12版本说明请参考Release Notes - Flink 1.12。 Flink 1.12版本发布时间 版本名称 发布时间
Kafka结果表 功能描述 DLI通过Kafka结果表将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件
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
ALTER TABLE 语法 name,new_name,column_name,new_column_name,table_name_*为用户自定义参数。 重命名一个表。 ALTER TABLE name RENAME TO new_name 修改表的列名,为列添加注释(可选项
DESCRIBE 命令功能 DESCRIBE命令用于显示表的详细信息或统计信息。 命令格式 显示表统计信息: DESCRIBE [EXTENDED|FORMATTED] [database_name.]table_name|DELTA.`obs://bucket_name/tbl_path`;
Flink 1.15版本说明 数据湖探索(DLI)遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.15版本所做的变更说明。 更多Flink 1.15版本说明请参考Release Notes - Flink Jar 1.15、Flink OpenSource SQL1
SHOW_LOG_FILE 命令功能 查看log文件的meta和record信息。 命令格式 查看meta: call show_logfile_metadata(table => '[table]', log_file_path_pattern => '[log_file_path_pattern]'
使用自定义镜像增强作业运行环境 自定义镜像应用场景 通过下载DLI提供的基础镜像再按需制作自定义镜像,将作业运行需要的依赖(文件、jar包或者软件)、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
userDefined结果表 功能描述 您可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入到指定的云生态或者开源生态。 前提条件 已编写代码实现自定义sink类: 自定义sink类需要继承Flink开源类:RichSinkFunction,并指定数据类型为:Tuple2<Boolean
Confluent Avro Format 功能描述 Avro Schema Registry (avro-confluent) 格式能让您读取被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer 序列化的记录,以及可以写入成能被
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前,Avro schema 从表schema 推导。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明
错误码 调用API出错后,将不会返回结果数据。调用方可根据每个API对应的错误码来定位错误原因。 当调用出错时,HTTP 请求返回一个 4xx 或 5xx 的 HTTP 状态码。返回的消息体中是具体的错误代码及错误信息。在调用方找不到错误原因时,可以联系企业技术人员,并提供错误码,以便我们尽快帮您解决问题。
在DLI使用Hudi提交Spark Jar作业 提交Spark jar作业的场景需要手动配置由LakeFormation提供元数据服务的Hudi锁实现类,请参照 Hudi锁配置说明。 登录DLI管理控制台,选择“作业管理 > Spark作业”,进入到Spark作业的界面。 提交Hudi相关的Spark
配置SQL防御规则 什么是SQL防御 大数据领域的SQL引擎层出不穷,在带给解决方案多样性的同时,也暴露出一定的问题,例如SQL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击,影响系统的性能或者平台稳定性。
计费概述 数据湖探索DLI的计费由不同的计费项组成,不同的计费项有不同的计费模式,如图1所示。 图1 DLI的计费组成 计费项 DLI的计费项包括计算计费、存储计费、扫描量计费。DLI的计费详情请参见DLI产品价格详情。您可以通过DLI提供的价格计算器,快速计算出购买资源的参考价格。
pyspark样例代码 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 CSS非安全集群 开发说明 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark
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