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通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过SQL API 访问DWS表 import org.apache.spark
asource/opentsdb/* 通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 Maven依赖 <dependency>
apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.sql
通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过SQL API访问MRS的OpenTSDB # _*_ coding: utf-8
将写好的代码生成jar包,上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择spark版本为2.3.2(即将下线)或2.4.5提交作业时,需要指定Module模块,名称为:sys
通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过DataFrame API 访问 1 2 3 4 5 6 7 8
通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过SQL API访问 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过DataFrame API 访问 from __future__ import print_function
r/datasource/rds/* 通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 直接复制如下样例代码到
pyspark作业对接MySQL,需要创建跨源链接,打通DLI和RDS之间的网络。 通过管理控制台创建跨源连接请参考《数据湖探索用户指南》。 通过API创建跨源连接请参考《数据湖探索API参考》。 父主题: Spark作业开发类
streaming.api.CheckpointingMode; import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig; import org.apache.flink.streaming.api.environment
通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过DataFrame API访问 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储
asource/opentsdb/* 通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 Maven依赖 1 2
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
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 1.8 及其以上版本。关于Java开发环境的配置请参考Java
什么是Clustering 即数据布局,该服务可重新组织数据以提高查询性能,也不会影响摄取速度。 Clustering架构 Hudi通过其写入客户端API提供了不同的操作,如insert/upsert/bulk_insert来将数据写入Hudi表。为了能够在文件大小和入湖速度之间进行权衡,Hudi提供了一个hoodie
的事务日志扩展了 Parquet 数据文件,可以处理 ACID 事务和可缩放的元数据。 Delta Lake与Apache Spark API完全兼容,并且其设计能够与结构化流式处理紧密集成,可以轻松地将单个数据副本用于批处理和流式处理操作,并提供大规模增量处理。 DLI中Delta的使用限制
将写好的代码生成jar包,上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择spark版本为2.3.2(即将下线)或2.4.5提交作业时,需要指定Module模块,名称为:sys
Flink Jar作业开发基础样例 概述 用户可以基于Flink的API进行二次开发,构建自己的应用Jar包,提交到DLI队列运行,实现与MRS Kafka、HBase、Hive、HDFS,DWS,DCS等数据源的交互。 本章节以通过自定义作业与MRS进行交互为例进行说明。 更多样例代码请通过DLI样例代码获取。
据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 提交作业时,需要指定Module模块,名称为:sys.datasource.css。 通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖