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想要使用扫描套餐包计费,购买队列还要额外收费吗? 按数据扫描量计费是针对默认default 队列,即使用default队列时,是按扫描量计费。 您单独购买的队列 ,可选择按需计费(按CU时计费)或包年包月计费。 具体的计费模式请参考:计费说明。 父主题: 计费相关问题
已购买套餐包,为什么仍然产生按需计费? 问题描述 已经购买了DLI的套餐包,使用过程中仍然产生了按需费用。 排查思路 DLI提供优惠的资源套餐包,购买套餐包后,资源按照套餐包类型计费。 套餐包是用户预先购买的资源使用量配额,超出当前套餐包的额度,将自动转为按需收费。 建议您按以下顺序排查原因。
复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型,如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段,使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型,要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见:ARRAY示例。
在左侧导航栏单击“资源管理 > 弹性资源池”,可进入弹性资源池管理页面。 在弹性资源池管理界面,单击界面右上角的“购买弹性资源池”。 在“购买弹性资源池”界面,填写具体的弹性资源池参数。 本例在华东-上海二区域购买按需计费的弹性资源池。相关参数说明如表2所示。 表2 参数说明 参数名称 参数说明 配置样例
Studio资源环境准备 购买DataArts Studio实例 在使用DataArts Studio提交DLI作业前,需要先购买DataArts Studio实例。 具体操作请参考购买DataArts Studio基础包。 进入DataArts Studio实例空间 购买完成DataArts
步骤2:在YongHong BI创建DLI的数据集 在YongHong BI SaaS生产环境主页,单击左侧导航栏中的“创建数据集”。 图2 创建数据集 在“数据集类型”页面中,选择创建“SQL数据集”,请参见图3。 图3 创建SQL数据集 在“创建数据集”页面中,左侧“数据源”栏选择已添加的DLI数据源,请参见图4。
在DLI控制台管理数据库资源 在DLI控制台配置数据库权限 在DLI控制台删除数据库 在DLI控制台修改数据库所有者 库表管理标签管理 父主题: 创建数据库和表
业相关组件都运行在容器中,通过下载DLI提供的自定义镜像,可以改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境。例如,在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库,可以通过这种方式方便地帮助用户进行功能扩展。 发布区域:全部 创建自定义镜像
DBT(Data Build Tool),是一款开源的数据建模和转换工具,运行在Python环境上。DBT连接DLI,用来定义和执行SQL转换,支持从数据集成、转换到分析的整个数据生命周期管理,适用于大规模数据分析项目和复杂的数据分析场景。 本节操作介绍DBT连接DLI的操作步骤。 操作前准备
关于如何设置企业项目请参考《企业管理用户指南》。 说明: 只有开通了企业管理服务的用户才显示该参数。 购买时长 选择“包年/包月”计费模式时,需要选择“购买时长”。购买时长越长,优惠越多。可勾选“自动续费”,按月购买,自动续费周期为1个月。按年购买,自动续费周期为1年。 标签 使用标签标识云资源。包括标签键和标签值
查看表元数据 元数据说明 元数据(Metadata)是用来定义数据类型的数据。主要是描述数据自身信息,包含源、大小、格式或其它数据特征。数据库字段中,元数据用于诠释数据仓库的内容。 创建表时,会定义元数据,由列名、类型、列描述三列组成。 “元数据”页面将显示目标表的列名、列类型、类型和描述。
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数据权限相关 数据权限列表 创建角色 删除角色 绑定角色 解绑角色 显示角色 分配权限 回收权限 显示已授权限 显示所有角色和用户的绑定关系
k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上,通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上,对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源,那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢? DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库(具体可以参考”数据湖探索
一的数据分析。 优势 大数据ETL:具备TB~EB级运营商数据治理能力,能快速将海量运营商数据做ETL处理,为分布式批处理计算提供分布式数据集。 高吞吐低时延:采用Apache Flink的Dataflow模型,高性能计算资源,从用户自建的Kafka、MRS-Kafka、DMS-
功能描述 Oracle GoldenGate (a.k.a ogg) 是一个实现异构 IT 环境间数据实时数据集成和复制的综合软件包。 该产品集支持高可用性解决方案、实时数据集成、事务更改数据捕获、运营和分析企业系统之间的数据复制、转换和验证。Ogg 为变更日志提供了统一的格式结构,并支持使用
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 MOR表,COW表
count [ ROW | ROWS ] 如果有ORDER BY,则OFFSET将会作用于排序后的结果集,OFFSET丢弃前若干行数据后保留的数据集,仍然是排序的: SELECT name FROM fruit ORDER BY name OFFSET 3; name ------------
跨源RDS表,执行insert overwrite提示Incorrect string value错误怎么办? 问题现象 客户在数据治理中心DataArts Studio创建DLI的跨源RDS表,执行insert overwrite语句向RDS写入数据报错:DLI.0999: B
在社区版Flink的基础上,DLI扩展了Connector的支持,新增了Redis、DWS作为数据源类型。为用户提供了更多的数据源选择,使得数据集成更加灵活和方便。 Flink OpenSource SQL作业适合通过SQL语句来定义和执行流处理逻辑的场景,简化了流处理的复杂性,使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现。