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每次写入请求缓存行的最大值。 它能提升写入HBase数据库的性能,但是也可能增加延迟。 设置为 "0" 关闭此选项。 sink.buffer-flush.max-rows 否 1000 Integer 每次写入请求缓存的最大行数。 它能提升写入HBase数据库的性能,但是也可能增加延迟。 设置为 "0"
Hbase源表 功能描述 创建source流从HBase中获取数据,作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠,性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统,适用于海量数据存储以及分布式计算的场景,用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统,对数据轻松进行过滤分析
每次写入请求缓存行的最大值。 它能提升写入HBase数据库的性能,但是也可能增加延迟。 设置为 "0" 关闭此选项。 sink.buffer-flush.max-rows 否 1000 Integer 每次写入请求缓存的最大行数。 它能提升写入HBase数据库的性能,但是也可能增加延迟。 设置为 "0"
需要的依赖(文件、jar包或者软件)、私有能力等内置到自定义镜像中,以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境,增强作业的功能、性能。 例如,在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库,可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。 用户使用自定义镜像功能需要具备Docker相关的基础知识。
流生态作业开发指引 流生态系统基于Flink和Spark双引擎,完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口,并且在此基础上做了特性增强和性能提升,为用户提供易用、低时延、高吞吐的数据湖探索。 数据湖探索的流生态开发包括云服务生态、开源生态和自拓展生态: 云服务生态 DLI服务在Stream
Hbase源表 功能描述 创建source流从HBase中获取数据,作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠,性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统,适用于海量数据存储以及分布式计算的场景,用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统,对数据轻松进行过滤分析
隐式转换对照表 当数据类型不匹配时会隐式转换,但并是不是所有的数据类型都支持隐式转换。以下为当前隐式转换功能支持的数据类型转换表: 表1 隐式转换对照表 - BOOLEAN TINYINT SMALLINT INTEGER BIGINT REAL DOUBLE DECIMAL VARCHAR
Beeline是数据分析师和数据工程师的重要工具之一,适用于大规模数据处理的场景。Beeline提供了的SQL引擎,使得用户可以使用SQL的语言来执行数据查询、数据分析和管理任务。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎,它提供了标准的SQL接口,使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。
DLI中的Spark组件与MRS中的Spark组件有什么区别? DLI和MRS都支持Spark组件,但在服务模式、接口方式、应用场景和性能特性上存在一些差异。 DLI服务的Spark组件是全托管式服务,用户对Spark组件不感知,仅仅可以使用该服务,且接口为封装式接口。 DLI的
Top-N 会在窗口结束后清除不需要的中间状态。 窗口 Top-N 适用于用户不需要每条数据都更新Top-N结果的场景,相对普通Top-N来说性能更好。通常,窗口 Top-N 直接用于窗口表值函数(Windowing TVFs)窗口 Top-N 可以用于基于窗口表值函数(Windowing
checkpoint参数 “Checkpoint间隔”为两次触发Checkpoint的间隔,执行Checkpoint机制会影响实时计算性能,配置间隔时间需权衡对业务的性能影响及恢复时长,最好大于Checkpoint的完成时间,建议设置为5分钟。 Exactly Once模式保证每条数据只被消费一次,At
持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异,详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统,提供毫秒级别访问时延,TB/s级别带宽和百万级别的IOPS,适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时不会统计大小。 添加数据时会修改大小至0。
持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异,详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统,提供毫秒级别访问时延,TB/s级别带宽和百万级别的IOPS,适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时会统计大小。 添加数据时不会修改大小。
40129846432481707e-45 ~3.40282346638528860e+38,正或负 FLOAT 用法说明: 分布式查询使用高性能硬件指令进行单精度或者双精度运算时,由于每次执行的顺序不一样,在调用聚合函数,比如SUM(),AVG(),特别是当数据规模非常大时,达到数
配置Flink作业权限 Flink作业权限操作场景 针对不同用户,可以通过权限设置分配不同的作业,不同用户之间的作业效率互不影响,保障作业性能。 管理员用户和作业的所有者拥有所有权限,不需要进行权限设置且其他用户无法修改其作业权限。 给新用户设置作业权限时,该用户所在用户组的所属区域需具有Tenant
QL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击,影响系统的性能或者平台稳定性。 DLI在Spark SQL引擎中增加SQL防御能力,基于用户可理解的SQL防御策略,实现对典型大SQL、低质量SQL的主
技术、观点、课程专题呈现 Cloud Native Lives Kubernetes系列课程,带你走进云原生技术的核心 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!
数据湖探索(DLI)服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择,而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序,通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar,同样的Python程序也有依赖一些第三方库,尤其是基于PySpark的融合
对于流式查询,与普通去重不同,窗口去重只在窗口的最后返回结果数据,不会产生中间结果。它会清除不需要的中间状态。 因此,窗口去重查询在用户不需要更新结果时,性能较好。通常,窗口去重直接用于窗口表值函数上。另外,它可以用于基于窗口表值函数的操作。比如窗口聚合,窗口TopN和窗口关联。 窗口Top-N的语法和普通的Top-N相同。
k、Flink程序就可轻松完成多数据源的联合计算分析,挖掘和探索数据价值。 发布区域:全部 Serverless DLI与自建Hadoop对比优势 DLI使用约束与限制 OBS 2.0支持 权限管理 DLI服务不仅在服务本身有一套完善的权限控制机制,同时还支持通过统一身份认证服务(Identity