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跨源认证权限管理 操作场景 通过跨源认证的用户授权,可设置分配不同的跨源认证,且不同用户的作业不影响跨源认证的使用。 使用须知 管理员用户和跨源认证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跨源认证权限。 给新用户设置跨源认证权限时,该用户所在用户组具有Tenant
与其他云服务的关系 与对象存储服务(OBS)的关系 对象存储服务(Object Storage Service)作为DLI的数据来源及数据存储,与DLI配合一起使用,关系有如下四种。 数据来源:使用DLI服务提供API,将OBS对应路径的数据导入到DLI。 具体API请参考《导入数据》。
集群作为另一个 slave 节点(并且具有唯一 id 的情况下),它就可以读取 binlog。 默认情况下,连接器会在 5400 和 6400 之间生成一个随机数,但是我们建议用户明确指定 Server id。 scan.incremental.snapshot.enabled 否 true
String 数据库客户端的一个数字ID,该ID必须是MySQL集群中全局唯一的。建议针对同一个数据库的每个作业都设置一个不同的ID。 默认会随机生成一个5400~6400的值。 scan.startup.mode 否 initial String 消费数据时的启动模式。 initial
nk作业列表可以了解Flink作业的基本信息。 表2 Flink作业基本信息 参数 参数说明 ID 所提交Flink作业的ID,由系统默认生成。 名称 所提交Flink作业的名称。 类型 所提交Flink作业的类型。包括: Flink SQL:Flink SQL作业 Flink Jar:Flink
Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据 如果未在创建Redis结果表的语句中定义Redis key的字段,则会使用生成的uuid作为key。 如果需要指定Redis中的key,则需要在flink的Redis结果表中定义主键,该主键的值即为key。 Redi
队列权限管理 管理员用户和队列的所有者拥有队列的所有操作权限,且根据业务需求对其他用户分配队列的操作权限,确保用户之间的作业互不影响,保障作业的执行性能。本节操作介绍队列权限管理的相关操作。 操作须知 管理员用户和队列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队列权限。
容策略设置情况。 图3 弹性资源池队列扩缩容策略结果图形化 图4 弹性资源池队列扩缩容策略图像化展示 后续到了队列扩缩容策略配置的时间,会生成一个扩缩容任务。具体可以在“作业管理 > SQL作业”下查看作业类型为“SCALE_QUEUE”的作业。 父主题: 管理弹性资源池
弹性资源池权限管理 针对不同用户,管理员可以通过权限设置赋予各用户不同的操作权限,控制各用户弹性资源池的操作范围。 注意事项 管理员用户和弹性资源池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队列权限。 给新用户设置弹性资源池权限时,该用户所在用户组的所属区域需具有Tenant
ataFrame对象,并且每次只能删除一个字段,示例如下: 1 jdbcDF.drop("id").show() 提交作业 将写好的代码生成jar包,上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spar
FROM person".stripMargin).collect().foreach(println) 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包,上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spar
管理DLI全局变量 什么是全局变量 DLI支持在管理控制台设置全局变量,将作业开发过程中频繁使用的变量设置为全局变量,可以避免在编辑作业过程中重复定义,减少开发与维护成本。通过使用全局变量可以替换长难复杂变量,简化复杂参数,提升SQL语句可读性。 本节操作为您介绍如何创建全局变量。
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
配置DBT连接DLI进行数据调度和分析 DBT(Data Build Tool),是一款开源的数据建模和转换工具,运行在Python环境上。DBT连接DLI,用来定义和执行SQL转换,支持从数据集成、转换到分析的整个数据生命周期管理,适用于大规模数据分析项目和复杂的数据分析场景。
format("hbase").options(map.toMap).load().show() 返回结果: 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包,上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 如果MRS
ame对象,并且每次只能删除一个字段,示例如下: 1 jdbcDF.drop("id").show() 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包,上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spar
状态码 状态码如表1所示。 表1 状态码 状态码 编码 状态码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如,切换到HTTP的新版本协议。
配置DLI程序包权限 针对不同用户,可以通过权限设置分配不同的程序包组或程序包,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、程序包组拥有程序包组的所有权限。不需要进行权限设置,且其他用户无法修改其程序包组权限。 管理员用户、程序包的所有者拥有程序包的所有权限。不需
配置YongHong BI连接DLI进行数据查询和分析 YongHong BI是一款企业级数据分析工具。支持数据可视化、报表制作、数据分析和决策支持的功能,帮助企业洞察业务数据,提升决策效率。 本节操作介绍YongHong BI连接DLI的操作步骤。 操作前准备 环境要求: 已安装YongHong
配置DBeaver连接DLI进行数据查询和分析 DBeaver 是一个免费且开源的数据库管理工具,支持多种数据库,通过DBeaver这款可视化数据库管理工具可以查看数据库结构、执行SQL查询和脚本、浏览和导出数据等。本节操作介绍DBeaver连接DLI服务的操作步骤。 操作前准备