检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
Hudi存储结构 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 在DLI环境，Hudi表的数据文件存储在OBS上，因此可以通过查看OBS文件检查。 如下，展示了Hudi 多级分区COW表存储结构的示意。 hudi_table ├── .hoodie
DLI表是存储在DLI数据湖中的数据表。支持多种数据格式，可以存储结构化、半结构化和非结构化数据。 DLI表的数据存储在DLI服务内部，查询性能更好，适用于对时延敏感类的业务，如交互类的查询等。 库表管理中表的列表页面，表类型为Managed的即代表DLI表。 OBS表 OBS表的数据存储在OB
检查对端安全组是否放通队列的网段 创建完跨源连接后，连接的Kafka、DWS、RDS等实例还需要在实例的安全组下添加DLI网段的安全组规则。以对端连接RDS为例： 在DLI管理控制台，单击“资源管理 > 队列管理”，选择您所绑定的队列，单击队列名称旁的按钮，获取队列的网段信息。 在RDS
updateGlobalVariable 关于如何开通云审计服务以及如何查看追踪事件，请参考《云审计服务快速入门》中的相关章节。 关于云审计服务事件结构的关键字段详解，请参见《云审计服务用户指南》中的事件结构和事件样例。
本节操作介绍安装Python SDK的操作指导。 获取DLI SDK 在“DLI SDK DOWNLOAD”页面，单击选择所需的SDK链接，即可获取对应的SDK安装包。 “dli-sdk-python-x.x.x.zip”压缩包，解压后目录结构如下： 表1 目录结构 名称 说明 dli python环境的DLI
DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch中。Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。
x版本在SQL队列的差异对比 DLI整理了Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异，便于您了解Spark版本升级后SQL队列上运行的作业在适配新版本引擎时的影响。 histogram_numeric函数的返回值的类型不同 说明： Spark SQL中的histo
DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch中。Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。
ROLLUP 功能描述 ROLLUP生成聚合行、超聚合行和总计行。可以实现从右到左递减多级的统计，显示统计某一层次结构的聚合。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY col_name_list
该字段对应的值作为redis的hash数据类型的value。而当使用map时，会将flink中该字段值的key作为redis的hash数据类型的field，该字段值的value作为redis hash数据类型的value。其具体示例如下： 对于fields： 创建的Flink作业运行脚本如下：
该字段对应的值作为redis的hash数据类型的value。而当使用map时，会将flink中该字段值的key作为redis的hash数据类型的field，该字段值的value作为redis hash数据类型的value。其具体示例如下： 对于fields： 创建的Flink作业运行脚本如下：
key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.key-column 否 table存储模式下可配置，将该字段值作为redis中的ext-key
= "parquet", ak = "{{myAk}}", sk = "{{mySk}}" ); 数据最终在OBS中的存储目录结构为：obs://obs-sink/car_infos/day=xx/part-x-x。 数据生成后，可通过如下SQL语句建立OBS分区表，用于后续批处理：
DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch 引擎的索引中。 Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。
本文主要介绍如何使用华为云DLI上的实际消费数据（文中涉及账户的信息已脱敏），在DLI的大数据分析平台上进行分析，找出费用优化的空间，并给出使用DLI过程中降低成本的一些优化措施。 流程介绍 使用DLI进行账单分析与优化的操作过程主要包括以下步骤： 步骤1：获取消费数据。获取账户的实际消费数据。
描述：给定0到1之间的数字分位数，返回T-digest中的近似百分位值。 values_at_quantiles(tdigest,quantiles)->array(double) 描述：给定一组0到1之间的数字分位数，从T-digest中返回对应的分位数组成的数组。 tdigest_agg(x)->tdigest
Delta表是一种基于Delta Lake技术实现的数据存储解决方案，它使用基于文件的事务日志扩展了 Parquet 数据文件，可以处理 ACID 事务和可缩放的元数据。 Delta Lake与Apache Spark API完全兼容，并且其设计能够与结构化流式处理紧密集成，可以轻松地将单个数
LITERAL 的时候，指定字符串常量替换 Map 中的空 key 值。 支持的Connector Kafka 示例 使用kafka发送数据，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
当发生故障时，Debezium应用只能保证at-least-once的投递语义。即在非正常情况下，Debezium可能会投递重复的变更事件到Kafka中，当Flink从Kafka中消费的时候就会得到重复的事件。 这可能会导致Flink query的运行得到错误的结果或者非预期的异常。 解决方案：将作业参数 table
描述：给定0到1之间的数字分位数，返回分位数摘要中的近似百分位值。 values_at_quantiles(qdigest(T), quantiles) -> array(T) 描述：给定一组0到1之间的数字分位数，从分位数摘要中返回对应的近似百分位值组成的数组。 qdigest_agg(x)
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
