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不再显示此消息
创建消息通知主题 操作场景 确定创建消息通知主题后,您可在消息通知服务的“主题管理”页面中,对相应的主题添加订阅,选择不同方式(例如短信或者邮件等)进行订阅。订阅成功后,如果作业失败,则系统将会自动发送消息到您指定的订阅终端。 如果作业提交1分钟内立即失败,通常不会触发消息通知。
media Type”信息 在DLI提供的REST API中,可以在请求URI中附加请求消息头,例如:Content-Type。 “Content-Type”为消息体的类型(格式),默认取值为“application/json”。 提交SQL作业的URI为:POST /v1.0/{p
Flink作业高可靠推荐配置指导(异常自动重启) 操作场景 本节操作介绍创建Flink作业时,配置流应用实现高可靠性能的操作方法。 操作步骤 用户在消息通知服务(SMN)中提前创建一个“主题”,并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知,单击链接确认订阅即可。
进入集群信息页面。 选择“组件管理”页签; 单击进入“Zookeeper”服务; 选择“实例”页签,可以查看对应业务IP,可选择任意一个业务IP。 参考修改主机信息修改主机信息。 如果MapReduce服务集群存在多个IP,创建跨源连接时填写其中任意一个业务IP即可。 方法二:通
percentile_approx percentile_approx函数用于返回组内数字列近似的第p位百分数(包括浮点数)。 命令格式 percentile_approx(DOUBLE col, p [, B]) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 col 是 数据类型为数值的列。其他类型返回NULL。
、抛出异常或者保存脏数据。 选择“运行队列”。提交并运行作业。 登录云监控服务CES控制台,在“云服务监控”列表中找到“数据湖探索”服务。在Flink作业中找到目标作业,单击“创建告警规则”。 图6 云服务监控 图7 创建告警规则 DLI 为Flink作业提供了丰富的监控指标,用
percentlie_approx percentile_approx函数用于计算近似百分位数,适用于大数据量。先对指定列升序排列,然后取第p位百分数最靠近的值。 命令格式 percentile_approx (colname,DOUBLE p) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选
DLV实时展现DLI队列处理后的结果数据。 DLV 创建大屏 步骤2:获取DMS连接地址并创建Topic 在控制台单击“服务列表”,选择“分布式消息服务DMS”,单击进入DMS服务控制台页面。在“Kafka专享版”页面找到您所创建的Kafka实例。 图2 Kafka实例 进入实例详情页面。单击“基本信息”,获取“连接地址”。
url_decode url_decode函数用于将字符串从application/x-www-form-urlencoded MIME格式转为常规字符。 命令格式 url_decode(string <input>[, string <encoding>]) 参数说明 表1 参数说明
url_encode url_endcode函数用于将字符串编码为application/x-www-form-urlencoded MIME格式。 命令格式 url_encode(string <input>[, string <encoding>]) 参数说明 表1 参数说明
byte[] 类型的 null。这样在 upsert-kafka 中使用时可能会有限制,因为 upsert-kafka 将 null 值视为 墓碑消息(在键上删除)。因此,如果该字段可能具有 null 值,我们建议避免使用 upsert-kafka 连接器和 raw format 作为 value
serverAlwaysEncrypt 该参数用于配置服务器端是否使用加密来与客户端通信。当设置为true时,服务器将要求所有客户端使用加密连接,这可以提高通信的安全性。 true spark.authenticate 该参数用于配置是否对Spark应用程序的组件进行身份验证。启用身份验证可以
SMN-订阅主题。 添加订阅后,消息通知服务会向订阅终端发送订阅确认信息,信息中包含订阅确认的链接。订阅确认的链接在48小时内有效,用户需要及时在手机端、邮箱或其他协议终端确认订阅。 在AOM管理控制台创建告警行动规则。 创建告警行动规则并关联SMN主题与消息模板,当日志、资源或指标数
database_name 是 String 待描述的表所在的数据库名称。 table_name 是 String 待描述表的名称。 请求消息 无请求参数。 响应消息 表2 响应参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success 是 Boolean 执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。
NULL R/W Kafka消息的时间戳。 timestamp-type STRING NOT NULL R Kafka消息的时间戳类型: NoTimestampType:消息中没有定义时间戳。 CreateTime:消息产生的时间。 LogAppendTime:消息被添加到Kafka Broker的时间。
外,value为空的消息将会被视作为DELETE消息。 作为sink,upsert-kafka连接器可以消费changelog流。它会将INSERT/UPDATE_AFTER数据作为正常的Kafka消息写入,并将DELETE数据以value为空的Kafka消息写入(表示对应 key
Kafka源表 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 作为 source,upsert-kafka 连接器生产changelog流,其中每
'orc'。 Orc 格式也支持来源于 Table properties 的表属性。 举个例子,您可以设置 orc.compress=SNAPPY 来允许spappy压缩。 数据类型映射 Orc 格式类型的映射和 Apache Hive 是兼容的。下面的表格列出了 Flink 类型的数据和 Orc
流。它会将INSERT/UPDATE_AFTER数据作为正常的Kafka消息写入,并将DELETE数据以value为空的Kafka消息写入(表示对应 key 的消息被删除)。Flink将根据主键列的值对数据进行分区,从而保证主键上的消息有序,因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。 前提条件 确保已创建Kafka集群。
算得出,说明的是该消费组当前待消费的数据总量。 如果Flink作业对接的是kafka专享版,则可通过云监控服务(CES)进行查看。具体可选择“云服务监控 > 分布式消息服务 > kafka专享版” ,单击“kafka实例名称 > 消费组” ,选择具体的消费组名称,查看消费组的指标信息。