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桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subtask,每个桶将至少包含一个Part文件。将根据配置的滚动策略来创建其他Part文件。对于Row Formats默认的策略是根据Part文件大小进行滚动,需要指定文件打开状态最长时间的超时以及文件关闭后的非活动状态的超时时间。对于Bulk
GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自数据湖探索的技术牛人,为您解决技术难题。
桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subtask,每个桶将至少包含一个Part文件。将根据配置的滚动策略来创建其他Part文件。对于Row Formats默认的策略是根据Part文件大小进行滚动,需要指定文件打开状态最长时间的超时以及文件关闭后的非活动状态的超时时间。对于Bulk
type' = '' ); 注意事项 该建表语法的数据输出目录为OBS时,OBS必须为并行文件系统,不能为OBS桶。 使用fileSystem时必须开启checkpoint,保证作业的一致性。 format.type为parquet时,支持的数据类型为string, boolean, tinyint
与云审计服务(CTS)的关系 云审计服务(Cloud Trace Service)为DLI提供对应用户的操作审计。 云审计服务支持的DLI操作请参考《云审计服务支持的DLI操作列表说明》。 与云监控服务(CES)的关系 云监控(Cloud Eye)为DLI提供监控数据,监控作业中的多项指标,从而集中高效地呈现状态信息。
作业管理参数 参数 参数说明 作业ID 所提交Spark作业的ID,由系统默认生成。 名称 所提交Spark作业的名称。 队列 所提交Spark作业所在的队列。 用户名 执行Spark作业的用户名称。 状态 作业的状态信息,包括如下。 启动中:正在启动 运行中:正在执行任务 已失败:session已退出
时,队列2不能使用队列1中的资源,只能单独对队列1进行扩容。 添加到同一个弹性资源池的多个队列,CU资源可以共享,达到资源的合理利用。 配置跨源时,必须为每个队列分配不重合的网段,占用大量VPC网段。 多队列通过弹性资源池统一进行网段划分,减少跨源配置的复杂度。 资源调配 多个队
Livy是基于开源的Apache Livy用于提交Spark作业到DLI的客户端工具。 准备工作 创建DLI队列。在“队列类型”中选择“通用队列”,即Spark作业的计算资源。具体请参考创建队列。 准备一个linux弹性云服务器ECS,用于安装DLI Livy。 ECS需要放通300
Flink、trino生态,提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器,即开即用。支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL,支持多种接入方式,并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载,使用SQL或程序
使用CTS审计DLI服务 通过云审计服务,您可以记录与DLI服务相关的操作事件,便于日后的查询、审计和回溯。 表1 云审计服务支持的DLI操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建数据库 database createDatabase 删除数据库 database deleteDatabase
创建表时指定表的生命周期 功能描述 DLI提供了表生命周期管理功能,在创建表时指定表的生命周期。DLI会根据每张表的最后修改时间和表的生命周期来判断是否要回收此表。通过设置表的生命周期,可以帮助您更好的管理数目众多的表,自动清理长期不再使用的数据表,简化数据表的回收流程。同时支持数据恢复设置,避免因误操作丢失数据。
需要清理无效数据文件的Hudi表的表名,必选。 op_type 命令运行模式,可选,默认值为dry_run,取值:dry_run、repair、undo、query。 dry_run:显示需要清理的无效数据文件。 repair:显示并清理无效的数据文件。 undo:恢复已清理的数据文件 q
显示已授权限 显示所有角色和用户的绑定关系 自定义函数相关语法 创建函数 删除函数 显示函数详情 显示所有函数 数据多版本相关语法 创建OBS表时开启数据多版本 修改表时开启或关闭数据多版本 设置多版本备份数据保留周期 查看多版本备份数据 恢复多版本备份数据 配置多版本过期数据回收站
这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如,切换到HTTP的新版本协议。 200 Success 服务器已成功处理了请求。通常,这表示服务器提供了请求的网页。 201 Created
地理大数据分析 地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征,数据体量巨大,例如,全球卫星遥感影像数据量达到PB级。数据种类多,有结构化的遥感影像栅格数据、矢量数据,非结构化的空间位置数据、三维建模数据;在大体量的地理大数据中,通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼,是用户非常关注的话题。
表1 参数描述 参数 描述 tableIdentifier Hudi表的名称。 tablelocation Hudi表的存储路径。 hoodie.archive.file.cleaner.policy 清理归档文件的策略:目前仅支持KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_SIZ
OBS表必选参数。 data_path 否 String 新增OBS表数据的存储路径,必须是OBS的路径。 说明: OBS表必选参数。 data_path配置的OBS桶路径不建议为根目录,否则清空表数据的时候,就会把根目录内的数据全部清除,导致数据丢失。 with_column_header
项目编号,用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 database_name 是 String 被查询的表所在的数据库名称。 table_name 是 String 被查询的表名称。 user_name 是 String 被查询的用户名称。 请求消息 无请求参数。 响应消息 表2 响应参数 参数名称 是否必选
为每个Reader设置不同的Server ID 每个用于读取Binlog的MySQL客户端都应该有一个唯一的Server ID,确保MySQL服务器能够区分不同的客户端并维护各自的Binlog读取位置。 如果不同的作业共享相同的Server ID,可能会导致从错误的Binlog位置读取数据,从而引发数据不一致的问题。
使用ogg-json读取kafka中的ogg记录,并输出到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