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下划线开头,且不能超过128字符。 var_value 是 String 全局变量值。 is_sensitive 否 Boolean 是否设置为敏感变量。默认为“false”。 响应消息 表3 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success 否 Boolean
是否必选 说明 connector.type 是 connector类型,需配置为'gaussdb' connector.url 是 jdbc连接地址,格式为:jdbc:postgresql://${ip}:${port}/${dbName} 。 connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名
在列名列表中的每一列,其值会设置为null。 如果没有指定列名列表,则query语句产生的列必须与将要插入的列完全匹配。 使用insert into时,会往表中追加数据,而使用insert overwrite时,如果表属性“auto.purge”被设置为“true”,直接删除原表数据,再写入新的数据。
RESTORE TABLE [db_name.]table_name TO initial layout; 关键字 SET TBLPROPERTIES:设置表属性,开启多版本功能。 UNSET TBLPROPERTIES:取消表属性,关闭多版本功能。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name
orderkey, orderstatus, totalprice / 4 AS quarter FROM orders 创建一个视图的同时设置表属性: create or replace view view1 comment 'the first view' TBLPROPER
跳转至“Spark作业编辑”页面,可根据需要修改参数,执行作业。 查找作业 在“Spark作业”页面,选择“状态”或“队列”。系统将根据设置的过滤条件,在作业列表显示符合对应条件的作业。 终止作业 在“Spark作业”页面,单击对应作业“操作”列中的“更多”>“终止作业”,可停止启动中和运行中的作业。
2 可以为负数,使值的小数点左边的 integer2 位变为零。 此函数也可以传入只有一个 numeric1 参数且不设置 Integer2 以使用。 如果未设置 Integer2 则 Integer2 为 0。 例如 42.324.truncate(2) 为 42.32,42.324
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 应用场景 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,这种格式可以加快查询速度,查询Parquet格式数据时,只检查所需要的列并对它们的值执行计算,也就是说,只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项
开通自动续费”。 批量资源开通自动续费:选择需要开通自动续费的资源,单击列表左上角的“更多 > 开通自动续费”。 选择续费时长,并根据需要设置自动续费次数,单击“开通”。 图3 开通自动续费 父主题: 续费
执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 否 String 消息内容。 请求示例 运行ID为131、130、138、137的作业,且设置作业支持从最近创建的保存点恢复。 { "job_ids": [131,130,138,137], "resume_savepoint":
将非Connector的Flink依赖项(以flink-开头)和第三方库(如Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc)的作用域设置为provided,可以确保这些依赖项不会被包含在Jar作业中,从而实现最小化提交,避免依赖包与flink内核中依赖包冲突: 仅Flink
图1 DLI计算资源模式 弹性资源池模式:计算资源的池化管理模式,提供计算资源的动态扩缩容能力,同一弹性资源池中的队列共享计算资源。通过合理设置队列的计算资源分配策略,可以提高计算资源利用率,应对业务高峰期的资源需求。 适用场景:适合业务量有明显波动的场合,如周期性的数据批处理任务或实时数据处理需求。
Jar作业,您需要在代码中开启Checkpoint,同时如果有自定义的状态需要保存,您还需要实现ListCheckpointed接口,并为每个算子设置唯一ID。然后在作业配置中,勾选“从Checkpoint恢复”,并准确配置Checkpoint路径。 图2 开启Checkpoint Flink
自定义函数相关语法 创建函数 删除函数 显示函数详情 显示所有函数 数据多版本相关语法 创建OBS表时开启数据多版本 修改表时开启或关闭数据多版本 设置多版本备份数据保留周期 查看多版本备份数据 恢复多版本备份数据 配置多版本过期数据回收站 清理多版本数据
order01 INCLUDING PROPERTIES; 创建表orders_like02,它将包含表order02定义的列,并将表的存储格式设置为‘TEXTFILE’ CREATE TABLE orders_like02 like order02 STORED AS TEXTFILE;
使用Spark SQL作业分析OBS数据 DLI支持将数据存储到OBS上,后续再通过创建OBS表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括:创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已
创建包含SELECT查询结果的新表。 使用CREATE TABLE创建空表。 使用IF NOT EXISTS子句时,如果表已经存在则不会报错。 可选WITH子句可用于设置新创建的表的属性,如表的存储位置(location)、是不是外表(external)等。 示例 用指定列的查询结果创建新表orders_column_aliased:
“show_detail”为“true”时独有。 最小值:2 最大值:400 默认为“2”。 parallel_number 否 Integer 用户设置的作业并行数。 “show_detail”为“true”时独有。 最小值:1 最大值:2000 默认为“1”。 restart_when_exception
= true ); 示例6:创建textfile格式的非分区表,并设置ROW FORMAT 示例说明:本例创建名为table4的textfile类型的非分区表,并设置ROW FORMAT相关格式(ROW FORMAT功能只支持textfile类型的表)。
IntegerType, StringType, Row from pyspark.sql import SparkSession 创建会话并设置AK/SK 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 1