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OpenTSDB是基于HBase分布式的 ，可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性，可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。 DLI可以通过
在DLI控制台创建数据库和表 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。
否 Zookeeper中的根目录，默认是/hbase connector.rowkey 否 读取复合rowkey的内容，并根据设置的大小，赋给新的字段 形如：rowkey1:3,rowkey2:3,… 其中3表示取该字段的前3个byte，该值不能大于该字段的字节大小，且该值不能小于
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。 当前系统提供了多条标准的TPC-H查询语句模板，您可以按需选择自定义模板或系统模板创建SQL作业。 本样例演示通过一个TPC-H样例模板开发并提交SQL作业的基本流程： 操作步骤
Zookeeper中的根目录，默认是/hbase connector.write.buffer-flush.max-size 否 每次插入的数据的最大的缓存大小，默认为2mb ,仅支持mb connector.write.buffer-flush.max-rows 否 每次刷新数据的最大条数
该配置项用于指定数据的处理方式，需要配置为${field_name}的形式，field_name的类型必读为string，field_name所代表的真正内容表示为D或者DELETE时，表示删除数据库中该条记录，其余默认插入数据。 注意事项 stream_id所定义的流格式需和数据库中的表格式一致。
Epoch 以来的经过的时间。 返回的 watermark 只有当其不为空且其值大于之前发出的本地 watermark 时才会被发出（以保证 watermark 递增）。每条记录的 watermark 生成表达式计算都会由框架完成。 框架会定期发出所生成的最大的 watermark
HBase输出流 功能描述 DLI将作业的输出数据输出到CloudTable的HBase中。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，
分布式缓存服务（DCS）为DLI提供兼容Redis的即开即用、安全可靠、弹性扩容、便捷管理的在线分布式缓存能力，满足用户高并发及快速数据访问的业务诉求。 DCS的更多信息，请参见《分布式缓存服务用户指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在分布式缓存服务（DCS）里创建了Redis类型的缓存实例。 如何创建
HBase输出流 功能描述 DLI将作业的输出数据输出到CloudTable的HBase中。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，
服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因
概述 DLI支持原生Spark的DataSource能力，并在其基础上进行了扩展，能够通过SQL语句或者Spark作业访问其他数据存储服务并导入、查询、分析处理其中的数据，目前支持的DLI跨源访问服务有：表格存储服务CloudTable，云搜索服务CSS，分布式缓存服务DCS，文
table_name 表名称。 partition_specs 分区字段。 obs_path OBS存储路径。 注意事项 向表中添加分区时，此表和分区列（建表时PARTITIONED BY指定的列）必须已存在，而所要添加的分区不能重复添加，否则将出错。已添加的分区可通过IF NOT EXISTS避免报错。
table_name 表名称。 partition_specs 分区字段。 obs_path OBS存储路径。 注意事项 向表中添加分区时，此表和分区列（建表时PARTITIONED BY指定的列）必须已存在，而所要添加的分区不能重复添加，否则将出错。已添加的分区可通过IF NOT EXISTS避免报错。
分布式缓存服务（DCS）为DLI提供兼容Redis的即开即用、安全可靠、弹性扩容、便捷管理的在线分布式缓存能力，满足用户高并发及快速数据访问的业务诉求。 DCS的更多信息，请参见《分布式缓存服务用户指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在分布式缓存服务（DCS）里创建了Redis类型的缓存实例。 如何创建
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开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka的地址-->测试）。若能连
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开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka的地址-->测试）。若能连
DLI通过流量限制、跨AZ容灾、备份恢复等技术方案，保障数据的持久性和可靠性。 流量限制：DLI通过设置流量控制机制，防止服务过载并保持服务的稳定性。 跨AZ容灾：DLI云服务采用跨可用区容灾部署，减少单点故障的风险，提高系统的可用性和弹性。 备份恢复：DLI自动化的备份策略和恢复计划，确保在发生故障时可以迅速恢复服务和数据。
个分区的数据时，会把“2021-01”的分区数据也覆盖掉。 当前配置设置为“true”时，DLI不会提前删除分区，而是在运行时覆盖那些有数据写入的分区。 spark.sql.files.maxPartitionBytes 134217728 读取文件时要打包到单个分区中的最大字节数。
服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因
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