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网络连通性,确保执行Flink作业所在的队列可以访问Kafka所在的VPC网络。 若果网络不可达,请先配置网络连通后再重新执行作业。 操作方法请参考测试地址连通性。 配置详情请参考配置网络连通。 父主题: Flink SQL作业类
相关操作 DLI SQL队列对接DLI元数据方法: 在DLI管理控制台的SQL编辑器页面的“数据目录”中选择“dli”。 在“数据库”选项中选择要对接的DLI元数据中的数据库,即可对接到DLI元数据。 DLI通用队列对接DLI元数据方法: 请参考使用Spark作业访问DLI元数据。
多IO。 batch.size.entries 单次batch插入entry的条数上限,默认为1000。如果单条数据非常大,在bulk存储设置的数据条数前提前到达了单次batch的总数据量上限,则停止存储数据,以batch.size.bytes为准,提交该批次的数据。 batch
// 设置两次checkpoint的最小间隔时间 streamEnv.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(60000); // 设置checkpoint超时时间
SQL连接开启SASL_SSL认证的Kafka。 使用Flink Jar读写DIS开发指南 介绍Flink Jar作业读写DIS数据的操作方法。 Spark Jar作业开发 使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 介绍从编写Spark程序代码读取和查询OBS数据、编译打包到提交Spark
在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击作业管理>“Flink作业”,在需要编辑作业对应的“操作”列中,单击“编辑”,进入作业编辑页面。 在“运行参数设置”页签,“UDF Jar”选择创建的程序包,单击“保存”。 选定JAR包以后,SQL里添加UDF声明语句,就可以像普通函数一样使用了。 1
x版本的样式,可以通过将spark.sql.legacy.keepCommandOutputSchema设置为true来实现。 升级引擎版本后是否对作业有影响: 有影响,请排查作业中与SHOW TABLES有关的使用方法,并按上述说明适配新版本的使用要求。 示例代码: 执行sql: show tables;
在管理控制台左侧,单击“数据管理”>“程序包管理”。 在“程序包管理”页面,单击右上角“创建”可创建程序包。 在“创建程序包”对话框,参见表1设置相关参数。 图1 创建程序包 表1 参数说明 参数名称 描述 包类型 支持的包类型如下: JAR:用户jar文件 PyFile:用户Python文件
1551345369070 } 状态码 状态码如表6所示。 表6 状态码 状态码 描述 201 上传成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后,将不会返回上述结果,而是返回错误码和错误信息,更多介绍请参见错误码。 父主题: 分组资源相关API(废弃)
nable和compression。 multiLevelDirEnable:本例设置为true,表示查询该表时会迭代读取表路径中的所有文件和子目录文件,若不需要此项配置可以设置为false或不设置(默认为false); compression:当创建的OBS表需要压缩时,可以使
"obs://bucket/path/h1"; 注意事项 对表执行clean操作时需要表的owner才可以执行。 如果需要修改clean默认的参数,需要在执行SQL时,在设置中配置需要保留的commit数量等参数,参见Hudi常见配置参数。 使用由DLI提供的元数据服务时,本命令不支持使用OBS路径。 系统响应
连接容器镜像服务。 登录SWR管理控制台。 选择左侧导航栏的“总览”,单击页面右上角的“登录指令”,在弹出的页面中单击复制登录指令。 在安装容器引擎的虚拟机中执行上一步复制的登录指令。 创建容器镜像组织。如果已创建组织则本步骤可以忽略。 登录SWR管理控制台。 选择左侧导航栏的“组织管理”,单击页面右上角的“创建组织”。
在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击作业管理>“Flink作业”,在需要编辑作业对应的“操作”列中,单击“编辑”,进入作业编辑页面。 在“运行参数设置”页签,“UDF Jar”选择创建的程序包,单击“保存”。 选定JAR包以后,SQL里添加UDF声明语句,就可以像普通函数一样使用了。 1
随导出创建指定路径:指定的导出目录必须不存在,如果指定目录已经存在,系统将返回错误信息,无法执行导出操作。 覆盖指定路径:在指定目录下新建文件,会删除已有文件。 表头:无/有 设置导出数据是否含表头。 单击“确定”即可导出数据。 (可选)您可以在“作业管理”>“SQL作业”页面查看导出作业的“状态”、“执行语句”等信息。
driver = "org.postgresql.Driver" 设置数据 1 dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([(1, "Katie", 19)]) 设置schema 1 2 3 schema = StructType([StructField("id"
则该行数据将被设置为null。 DROPMALFORMED:选择DROPMALFORMED模式时,如果某一列数据类型与目标表列数据类型不匹配,则不导入该行数据。 FAILFAST:选择FAILFAST模式时,如果某一列类型不匹配,则会抛出异常,导入失败。 模式设置可通过在OPTIONS中添加
在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击作业管理>“Flink作业”,在需要编辑作业对应的“操作”列中,单击“编辑”,进入作业编辑页面。 在“运行参数设置”页签,“UDF Jar”选择创建的程序包,单击“保存”。 选定JAR包以后,SQL里添加UDF声明语句,就可以像普通函数一样使用了。 1
\"age\":\"23\"}")); Dataset<Row> dataFrame = sqlContext.read().json(javaRDD); 设置连接参数 String url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin";
sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-mongo").getOrCreate() 设置连接参数 1 2 3 4 5 6 url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin"
PreparedStatement API支持的常用方法签名: void clearParameters() boolean execute() ResultSet executeQuery() int executeUpdate() PreparedStatement Set系列方法 ResultSet API支持的常用方法签名: