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开启Flink作业动态扩缩容 操作场景 在实际作业运行中,由于作业的数据流量变化,导致所需计算资源不同,造成流量较小时计算资源浪费,流量较大时计算资源不足以满足计算所需。 DLI提供的动态扩缩容功能可以根据当前作业的负载情况,例如:数据输入输出量、数据输入输出速率、反压等情况,动
据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的,比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册接口,使用了新的自定义函数类型推断机制,因此原先1.10 重载 getResultType 声明返回字段类型的方式将不再可用。继续使用会抛出如下异常:
停止计费 包年/包月资源 对于包年/包月计费模式的资源,例如包年/包月的弹性资源池、包年/包月的队列等,用户在购买时会一次性付费,服务将在到期后自动停止使用。 如果在计费周期内不再使用包年/包月资源,您可以执行退订操作,系统将根据资源是否属于五天无理由退订、是否使用代金券和折扣券
JDBC源表 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
如何获取项目ID? 提交SQL作业时,返回“unsupported media Type”信息 创建SQL作业的API执行超过时间限制,运行超时报错 API接口返回的中文字符为乱码,如何解决?
扫描量计费 按扫描量计费 按扫描量计费即:按运行查询作业扫描的数据量付费,如果扫描字节数量少于10M, 按10M计算。 且数据定义语言(DDL)语句(如 CREATE、ALTER、DROP TABLE等语句)、管理分区语句、失败的查询语句无需付费。 对于取消的查询,按取消查询时扫描的总数据量计费。
条件函数 函数说明 表1 条件函数 条件函数 函数说明 CASE value WHEN value1_1 [, value1_2 ]* THEN result1 [ WHEN value2_1 [, value2_2 ]* THEN result2 ]* [ ELSE resultZ
条件函数 函数说明 表1 条件函数 条件函数 函数说明 CASE value WHEN value1_1 [, value1_2 ]* THEN result1 [ WHEN value2_1 [, value2_2 ]* THEN result2 ]* [ ELSE resultZ
只支持将DLI表(表类型为“Managed”)中的数据导出到OBS桶中,且导出的路径必须指定到文件夹级别。 导出文件格式为json格式,且文本格式仅支持UTF-8。 支持跨账号导出数据,即B账户对A账户授权后,A账户拥有B账户OBS桶的元数据信息和权限信息的读取权限,以及路径的读
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
弹性资源池计费 弹性资源池计费模式 弹性资源池为DLI作业运行提供计算资源。弹性资源池支持三种计费模式: 包年包月:是预付费模式,按订单的购买周期计费。拥有专属的计算资源,空闲(无作业运行)时不会释放,使用体验更佳,价格比按需计费模式更优惠。 适用于可预估资源使用周期的场景,例如
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景,提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取,基于内存,可持久化。有关Redis的详细信息
array [cast(attr13 as double), cast(attr13+1 as double)], array ['TEST1', 'TEST2'], array [attr7, attr7] from disSource; 父主题: 创建结果表
Hudi是一种数据湖的存储格式,在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。支持多种计算引擎,提供IUD接口,在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 表1 支持类别 类别 详情 支持Flink表类型 源表、结果表 支持hudi表类型
对于Flink Jar作业,您需要在代码中开启Checkpoint,同时如果有自定义的状态需要保存,您还需要实现ListCheckpointed接口,并为每个算子设置唯一ID。然后在作业配置中,勾选“从Checkpoint恢复”,并准确配置Checkpoint路径。 图2 开启Checkpoint
程序,采用反向类加载机制(child-first),可通过优化参数设置某些依赖包由父类加载器加载:parent.first.classloader.jars=test1.jar,test2.jar Flink 1.15 Jar 系统内置jar包清单,请在FLink作业的日志中获取Flink 1.15相关依赖包信息:
"jdbc:mysql://to-rds-1174404952-ZgPo1nNC.datasource.com:3306" dbtable = "test.customer" user = "root" password = "######" driver = "com.mysql.jdbc
mode' = 'upsert', 'connector.write.flush.interval' = '30s' ); 当DWS表test在名为ads_game_sdk_base的schema下时,可以参考如下样例。 CREATE TABLE ads_rpt_game_sd
询了。 1 2 jdbcDF.registerTempTable("customer_test") sparkSession.sql("select * from customer_test where id = 1").show() 查询结果: DataFrame相关操作 createDataFrame()
JDBC结果表 功能描述 DLI通过JDBC结果表将Flink作业的输出数据输出到关系型数据库中。 前提条件 DLI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