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使用前必读 使用须知 DLI HetuEngine功能为白名单功能,如需使用,请在管理控制台右上角,选择“工单 > 新建工单”,提交申请。 使用前您需要先创建一个HetuEngine类型的SQL队列,具体操作请参考创建弹性资源池并添加队列。 HetuEngine SQL需搭配lakefor
怎样将OBS表映射为DLI的分区表? 场景概述 用户使用Flink SQL作业时,需要创建OBS分区表,用于后续进行批处理。 操作步骤 该示例将car_info数据,以day字段为分区字段,parquet为编码格式,转储数据到OBS。更多内容请参考《数据湖探索Flink SQL语法参考》。
起来。参考k2。 如果key或value中含有半角冒号(:),则需要用双引号(")将key或value包围起来。参考k3。 如果key或value中含有双引号("),则需要通过连写两个双引号("")进行转义,也需要用双引号(")将key:value整个包围起来。参考k4。 在自定
起来。参考k2。 如果key或value中含有半角冒号(:),则需要用双引号(")将key或value包围起来。参考k3。 如果key或value中含有双引号("),则需要通过连写两个双引号("")进行转义,也需要用双引号(")将key:value整个包围起来。参考k4。 在自定
15和Spark 3.3及以上版本的引擎执行作业时,当您所需的委托没有包含在DLI系统委托dli_management_agency时,您需要在IAM页面创建相关委托,并在作业配置中添加新建的委托信息。dli_management_agency包含跨源操作、消息通知、用户授权操作
Spark、Apache Flink、trino生态,提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器,即开即用。支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL,支持多种接入方式,并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取
的请求地址,不同服务不同区域的终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 数据湖探索的终端节点如下表所示,请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 数据湖探索的终端节点 区域名称 区域 终端节点(Endpoint) 华北-北京四 cn-north-4 dli
ssl", "true") 如果CSS安全集群开启了HTTPS访问,此处需要设置为“true”,并且需要继续设置后面的安全证书、文件地址等参数。 如果CSS安全集群未开启HTTPS访问,此处需要设置为“false”,则不需要设置后面安全证书、文件地址等参数。 .option("es.net
初始化DLI客户端 使用DLI Python SDK工具访问DLI,需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端,示例代码如下。完整样例代码和依赖包说明请参考:Python
Spark作业的实际资源使用情况 查看Spark作业原始资源配置 登录DLI 控制台,单击左侧“作业管理”>“Spark作业”,在作业列表中找到需要查看的Spark作业,单击“作业ID”前的,即可查看对应Spark作业的原始资源配置参数。 在创建Spark作业时,配置了“高级配置”中的
打印内容 条件1 条件2 标识符:任务 ID> 输出数据 需要提供前缀打印标识符,即创建Print表时在with参数中指定print-identifier。 parallelism > 1 标识符> 输出数据 需要提供前缀打印标识符,即创建Print表时在with参数中指定print-identifier。
dest_network_id 是 String 对应服务的子网网络ID,即为需要建立连接的服务所在的子网。具体请参考《虚拟私有云API参考》。 elastic_resource_pools 否 Array of Strings 需要使用跨源的弹性资源池列表。 queues 否 Array of
15,Spark计算引擎推荐版本: Spark 3.3.1。 本节操作介绍如何升级作业的引擎版本。 SQL作业: SQL作业不支持配置引擎版本,需要您重新新建队列执行SQL作业,新创建的队列会默认使用新版本的Spark引擎。 Flink OpenSource SQL作业: 登录DLI管理控制台。
用户访问DLI的方式主要有两种,包括DLI Console界面、DLI Open API等,其本质都是通过DLI提供的REST API接口进行请求。 DLI的接口均需要通过认证鉴权才能访问,控制台发送的请求与调用API接口的请求均支持Token认证鉴权。 访问控制 您可以使用统一身份认证服务(Identity
对于MOR表,不管是流式写入还是批量写入,需要保证每天至少完成1次Compaction操作。如果长时间不做compaction,Hudi表的log将会越来越大,这必将会出现以下问题: Hudi表读取很慢,且需要很大的资源。 这是由于读MOR表涉及到log合并,大log合并需要消耗大量的资源并且速度很慢。
打印内容 条件1 条件2 标识符:任务 ID> 输出数据 需要提供前缀打印标识符,即创建Print表时在with参数中指定print-identifier。 parallelism > 1 标识符> 输出数据 需要提供前缀打印标识符,即创建Print表时在with参数中指定print-identifier。
对于Hudi的MOR类型和COW类型的表,都需要开启Archive。 Hudi表在写入数据时会自动判断是否需要执行Archive,因为Archive的开关默认打开(hoodie.archive.automatic默认为true)。 Archive操作并不是每次写数据时都会触发,至少需要满足以下两个条件: Hudi表满足hoodie
API语法说明 设置写入方式 Hudi通过hoodie.datasource.write.operation参数设置写入模式。 insert: 该操作不需要通过索引去查询具体更新的文件分区,因此它的速度比upsert快。当不包含更新数据时建议使用该操作,如果存在更新数据使用该操作会出现重复数据。
路径作为参数传给Executor去执行。 Executor获取文件路径的时候,仍然需要使用SparkFiles.get(“filename”)的方式获取。 SparkFiles.get()方法需要spark初始化以后才能调用。 图1 添加其他依赖文件 代码段如下所示 package
问题现象 手动在OBS表的分区目录下上传了分区数据,但是在SQL编辑器中查询该表新增的分区数据时却查询不到。 解决方案 手动添加分区数据后,需要刷新OBS表的元数据信息。具体操作如下: MSCK REPAIR TABLE table_name; 执行完上述命令后,再执行对应OBS分区表的数据查询即可。