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创建Flink OpenSource SQL作业时,在作业编辑界面的“运行参数”处,“Flink版本”需要选择“1.12”,勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶,方便后续查看作业日志。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 create table printSink
在DLI管理控制台左侧,选择“资源管理 > 队列管理”。 选择需要扩容的队列,单击“操作”列“更多”中的“弹性扩缩容”。 在“弹性扩缩容”页面,“变更方式”选择“扩容”,设置扩容的CU值。 图1 弹性扩容 确认费用无误后,单击“确定”。 弹性缩容 当计算业务较小,不需要那么大的队列规格时,可以通过手动变更队列规格来缩容当前队列。
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 a为NULL,则返回NULL。 示例代码 为便于理解函数的使用方法,本文为您提供源数据,基
服务以您的身份访问DEW服务。 图1 DLI云服务委托 DLI委托 在使用DLI前,为了确保正常使用DLI的功能,建议先进行DLI委托权限设置。 DLI默认提供以下类型的委托:dli_admin_agency、dli_management_agency、dli_data_clea
partition_specs RENAME TO PARTITION partition_specs; 关键字 PARTITION:分区。 RENAME:重命名。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 table_name 表名称。 partition_specs 分区字段。 注意事项
\"age\":\"23\"}")); Dataset<Row> dataFrame = sqlContext.read().json(javaRDD); 设置连接参数 String url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin";
命名表分区) ALTER_TABLE_RECOVER_PARTITION(恢复表分区) ALTER_TABLE_SET_LOCATION(设置分区的路径) SHOW_PARTITIONS(显示所有分区) SHOW_CREATE_TABLE(查看建表语句) TABLE上可以赋权/回收的权限:
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.keep.max.commits设置的阈值。如果是Flink写hudi至少提交的checkpoint要超过这个阈值;如果是Spark写hudi,写Hudi的次数要超过这个阈值。
sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-mongo").getOrCreate() 设置连接参数 1 2 3 4 5 6 url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin"
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
file_format为csv时,options参数可以参考表3。 注意事项 通过配置“spark.sql.shuffle.partitions”参数可以设置非DLI表在OBS桶中插入的文件个数,同时,为了避免数据倾斜,在INSERT语句后可加上“distribute by rand()”,可以增加处理作业的并发量。例如:
DISTINCT] query ALL和DISTINCT表示是否返回包含重复的行。ALL返回所有的行;DISTINCT返回只包含唯一的行。如果未设置,默认为DISTINCT。 INTERSECT query INTERSECT [DISTINCT] query INTERSECT仅返回
jar包冲突。用户提交的flink jar 与 DLI 集群中的hdfs jar包存在冲突。 处理步骤 1. 将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为: <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>h
x:空值在CSV数据源中为""。 Spark3.3.x:空值在CSV数据源中无引号。 如需在Spark3.3.x版本中恢复Spark2.4.x的格式,可以通过设置spark.sql.legacy.nullValueWrittenAsQuotedEmptyStringCsv为 true来实现。 升级引擎版本后是否对作业有影响:
从键值对列表构建JSON对象字符串。 请注意,键必须是非NULL字符串文字,而值可以是任意表达式。 函数返回一个JSON字符串。ON NULL行为定义了如何处理NULL值。如果省略,则默认为NULL ON NULL。 从另一个JSON构造函数调用(JSON_OBJECT,JSON_ARRAY)
返回输入表达式的数据类型的字符串表示形式。默认情况下返回的字符串是一个摘要字符串,可能会为了可读性而省略某些细节。 如果 force_serializable 设置为 TRUE,则字符串表示可以保留在目录中的完整数据类型。请注意, 特别是匿名的内联数据类型没有可序列化的字符串表示。在这种情况下返回 NULL。
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
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。
登录DEW管理控制台 选择“凭据管理”,进入“凭据管理”页面。 单击“创建凭据”。配置凭据基本信息 DLI Spark jar作业编辑界面设置作业参数。 Spark参数: spark.hadoop.fs.obs.bucket.USER_BUCKET_NAME.dew.access
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 frame_clause 否 用于确定数据边界。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 示例数据 为便于理解函数的使用方法,本文