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配置DBeaver连接DLI进行数据查询和分析 介绍DBeaver连接DLI并提交SQL查询的操作步骤。 配置DBT连接DLI进行数据调度和分析 介绍使用DBT提交DLI作业的操作步骤。 配置YongHong BI连接DLI进行数据查询和分析 介绍YongHong BI连接DLI的操作步骤。
离线Compaction配置 对于MOR表的实时业务，通常设置在写入中同步生成compaction计划，因此需要额外通过DataArts或者脚本调度SparkSQL去执行已经产生的compaction计划。 执行参数 set hoodie.compact.inline = true;
Hudi存储结构 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 在DLI环境，Hudi表的数据文件存储在OBS上，因此可以通过查看OBS文件检查。 如下，展示了Hudi 多级分区COW表存储结构的示意。 hudi_table ├── .hoodie
024 分区表桶数 = 单分区数据量大小(G)/2G，再后向上取整，最小设置1个桶 需要使用的是表的总数据大小，而不是压缩以后的文件大小 桶的设置以偶数最佳，非分区表最小桶数请设置4个，分区表最小桶数请设置1个。 父主题： Bucket调优示例
SparkDataSource（option里设置如下参数，写数据时触发） hoodie.clean.automatic=true hoodie.cleaner.commits.retained=10 // 默认值为10，根据业务场景指定 Flink（with属性里设置如下参数，写数据时触发） clean
添加Python包后，找不到指定的Python环境 添加Python3包后，找不到指定的Python环境。 可以通过在conf文件中，设置spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=python3，指定计算集群环境为Python3环境。 目前，新
表达式的返回类型必须是 TIMESTAMP(3)，表示了从 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
cast函数转换 显式转换 转换结果 cast(date as date) 相同DATE值。 cast(timestamp as date) 根据本地时区从TIMESTAMP得出年/月/日，将其作为DATE值返回。 cast(string as date) 如果字符串的形式是“yyyy-
已创建DLI的SQL队列。创建队列详细介绍请参考创建队列。 注意：创建队列时，队列类型必须要选择为：SQL队列。 前期准备 创建DLI数据库 登录DLI管理控制台，选择“SQL编辑器”，在SQL编辑器中“执行引擎”选择“spark”，“队列”选择已创建的SQL队列。 在SQL编辑器中
怎样查看套餐包资源的使用情况？ 购买套餐包后，随着套餐包的使用您可以随时查看套餐包使用情况，了解套餐包详情。 操作步骤 登录华为云费用中心。 选择“资源包”。在“资源包列表”页签中单击目标资源包名称/ID，查看套餐包的详细信息。 图1 查看套餐包资源使用情况 父主题： 计费相关问题
表达式的返回类型必须是 TIMESTAMP(3)，表示了从 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
Hbase HBase连接器支持读取和写入HBase集群。本文档介绍如何使用HBase连接器基于HBase进行SQL查询。 HBase连接器在upsert模式下运行，可以使用 DDL 中定义的主键与外部系统交换更新操作消息。但是主键只能基于HBase的rowkey字段定义。如果没
用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。初期Flink作业规划的Kafka的分区数partition设置过小或过大，后期需要更改Kafka区分数。 解决方案 在SQL语句中添加如下参数： connector.properties.flink.partition-discovery
using json options(path 'obs://....') using json：指定使用 JSON 格式。 options：用于设置表的选项。 path：指定OBS中JSON文件的路径。 父主题： SQL作业开发类
write().insertInto("deltaJava1011"); spark.stop(); } 4. 编译打包后参照https://support.huaweicloud.com/devg-dli/dli_09_0205.html创建Spark Jar作业 父主题：
g:MFAPresent 全局级 Boolean 用户登录时是否使用了多因素认证。 g:UserId 全局级 String 当前登录的用户ID。 g:UserName 全局级 String 当前登录的用户名。 g:ProjectName 全局级 String 当前登录的Project。 g:DomainName
String 指定要使用的格式，这里应该是 '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
Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。 debezium-json.timestamp-format.standard 否 'SQL' String 声明输入和输出
Bitwise函数 bit_count(x, bits) → bigint 计算2的补码表示法中x中设置的位数（视为有符号位的整数）。 SELECT bit_count(9, 64); -- 2 SELECT bit_count(9, 8); -- 2 SELECT bit_count(-7
据。 因扩缩容过程中需要触发savepoint，因此必须配置obs桶，并保存日志，同时请注意开启checkpoint。 扩缩容检测周期不要设置过小，避免频繁启停作业。 扩缩容作业恢复过程中的时间长短受savepoint的大小影响，如果保存点较大，可能恢复时间较慢。 如果需要调整动
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