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HBase以字节数组存储所有数据。在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink 的 HBase 连接器利用 HBase(Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink 数据类型转换。 Flink 的 HBase
全局服务资源:全局服务部署时不区分区域,访问全局级服务,不需要切换区域,全局服务不支持基于区域项目授权。如对象存储服务(OBS)、内容分发网络(CDN)等。授权后,用户根据权限使用全局服务的资源。 指定区域项目资源:授权后,IAM用户根据权限使用所选区域项目中的资源,未选择的区域项目中的资源,该IAM用户将无权访问。
创建SQL作业模板 为了便捷快速的执行SQL操作,DLI支持定制模板或将正在使用的SQL语句保存为模板。保存模板后,不需编写SQL语句,可通过模板直接执行SQL操作。 SQL模板包括样例模板和自定义模板。当前系统默认的样例模板包括22条标准的TPC-H查询语句,可以满足用户大部分
做了安全加固。 为了避免依赖包兼容性问题或日志输出及转储问题,打包时请注意排除以下文件: 系统内置的依赖包,或者在Maven或者Sbt构建工具中将scope设为provided 日志配置文件(例如:“log4j.properties”或者“logback.xml”等) 日志输出实现类JAR包(例如:log4j等)
按需计费:后付费模式,默认勾选专属资源模式,空闲时资源不被释放。 区域 选择所在的区域。不同区域的云服务之间内网互不相通;请就近选择靠近您业务的区域,可减少网络时延,提高访问速度。 项目 每个区域默认对应一个项目,这个项目由系统预置。 名称 弹性资源池的具体名称。 名称只能包含数字、英文字母和下划
已经给表授权,但是提示无法查询怎么办? 已经给表授权,且测试查询成功,但一段时间后重试报错无法查询,此时应先检查当前表的权限是否还存在, 检查权限是否仍然存在: 如用户权限被取消则可能导致提示权限缺失无法查询表数据。 查看表的创建时间: 查看表是否被他人删除重建,删除表后重建的相
li_management_agency委托,否则会导致委托包含的权限自动取消,系统将无法正常获取IAM用户相关信息、或影响访问跨源所需的网络资源、无法访问SMN服务发送通知消息。 约束限制 服务授权需要主账号或者用户组admin中的子账号进行操作。 DLI服务授权需要区分项目,
该计费模式的队列为专属队列。 按需计费:建议购买cu时套餐包享受优惠。 区域 选择所在的区域。不同区域的云服务之间内网互不相通;请就近选择靠近您业务的区域,可减少网络时延,提高访问速度。 项目 每个区域默认对应一个项目,这个项目由系统预置。 名称 队列的名称。 只能包含数字、英文字母和下划线,但不能是纯数字,不能以下划线开头,且不能为空。
产品规格 弹性资源池产品规格 弹性资源池为DLI作业运行提供所需的计算资源(CPU和内存)。弹性资源池的单位为CU,1CU包含1CPU和4GB内存。 您可以在弹性资源池中创建多个队列, 队列之间的计算资源支持共享。 通过合理设置队列的计算资源池分配策略,提高计算资源利用率。 DL
Hudi表初始化 初始化导入存量数据通常由Spark作业来完成,由于初始化数据量通常较大,因此推荐使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景,一般建议通过对上有消息进行过滤,从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量
Hudi表索引设计规范 规则 禁止修改表索引类型。 Hudi表的索引会决定数据存储方式,随意修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下: 布隆索引:Spark引擎独有索引,采用bloomfiter机制,将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。
时间函数 Flink OpenSource SQL所支持的时间函数如表1所示。 函数说明 表1 时间函数 函数 返回值 描述 DATE string DATE 将日期字符串以"yyyy-MM-dd"的形式解析为SQL日期。 TIME string TIME 将时间字符串以"HH:mm:ss[
时间函数 Flink OpenSource SQL所支持的时间函数如表1所示。 函数说明 表1 时间函数 函数 返回值 描述 DATE string DATE 将日期字符串以"yyyy-MM-dd"的形式解析为SQL日期。 TIME string TIME 将时间字符串以"HH:mm:ss[
时间函数 Flink OpenSource SQL所支持的时间函数如表1所示。 函数说明 表1 时间函数 函数 返回值 描述 DATE string DATE 以“yyyy-MM-dd”的形式返回从字符串解析的 SQL 日期。 DATE_ADD STRING 指定日期增加目标天数后的日期,数据类型为STRING。
队列相关API(推荐) 创建队列 删除队列 查询所有队列 查询队列详情 重启/扩容/缩容队列 创建指定地址连通性测试请求 查询指定地址连通性测试详情
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。
Raw Format 功能描述 Raw format 允许读写原始(基于字节)值作为单个列。 注意: 这种格式将 null 值编码成 byte[] 类型的 null。这样在 upsert-kafka 中使用时可能会有限制,因为 upsert-kafka 将 null 值视为 墓碑
Orc Format 功能描述 Apache Orc Format允许读写ORC数据。更多具体使用可参考开源社区文档:Orc Format。 支持的Connector FileSystem 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 描述 format 是 无 String
Parquet Format 功能描述 Apache Parquet格式允许读写 Parquet 数据。更多具体使用可参考开源社区文档:Parquet Format。 支持的Connector FileSystem 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 描述 format
CSV Format 功能描述 CSV Format 允许我们基于CSV schema 进行解析和生成CSV 数据。目前的CSV schema 是基于table schema 推导出来的。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数 是否必选