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Flink运行平台中已经存在的包,则会提示Flink Jar 包冲突,导致作用提交失败。 请参考DLI用户指南中提供的依赖包信息先将重复的包删除后再上传。 DLI内置依赖包请参考《数据湖探索用户指南》。 父主题: Flink Jar作业类
据。 对于流式查询,与普通去重不同,窗口去重只在窗口的最后返回结果数据,不会产生中间结果。它会清除不需要的中间状态。 因此,窗口去重查询在用户不需要更新结果时,性能较好。通常,窗口去重直接用于窗口表值函数上。另外,它可以用于基于窗口表值函数的操作。比如窗口聚合,窗口TopN和窗口关联。
Hive方言 简介 从Flink 1.11.0 开始,在使用Hive方言时,Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性,改善与Hive的互操作性,并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考:Apache Flink
SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化DLI客户端完成客户端DLIClient的初始化。 样例代码 用户可以使用OBS授权操作的接口,将OBS桶的操作权限授权给DLI, 用于保存用户作业的数据和作业的运行日志等。 示例代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 private static
Spark 2.4.5版本说明 数据湖探索(DLI)遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 2.4.5版本所做的变更说明。 更多Spark 2.4.5版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 2.4.5版本发布时间 版本名称 发布时间
Flink 1.12版本说明 数据湖探索(DLI)遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.12版本所做的变更说明。 更多Flink 1.12版本说明请参考Release Notes - Flink 1.12。 Flink 1.12版本发布时间 版本名称 发布时间
手动在OBS表的分区目录下添加了数据,但是无法查询到数据怎么办? 问题现象 手动在OBS表的分区目录下上传了分区数据,但是在SQL编辑器中查询该表新增的分区数据时却查询不到。 解决方案 手动添加分区数据后,需要刷新OBS表的元数据信息。具体操作如下: MSCK REPAIR TABLE
Spark 3.1.1版本说明 数据湖探索(DLI)遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.1.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.1.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.1.1版本发布时间 版本名称 发布时间
需要执行INSERT命令的Hudi表的名称。 select query 查询语句。 注意事项 写入模式:Hudi对于设置了主键的表支持三种写入模式,用户可以设置参数hoodie.sql.insert.mode来指定Insert模式,默认为upsert。 hoodie.sql.insert.mode
s化服务用户无需也感知不到底层的计算资源,那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢? DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库(具体可以参考”数据湖探索 DLI > 用户指南> 数据管理> 程序包管理> 内置依赖包”),这些常用算法库满足了大部分用户的使用场景
命令功能 OPTIMIZE命令用于优化数据在存储中的布局,提高查询速度。 注意事项 由于Optimize是一项耗时的活动,因此需要根据更好的最终用户查询性能与优化计算时间之间的权衡来确定运行Optimized的频率。 分区表优化需要设置参数spark.sql.forcePartitio
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 //实例化importJob对象,构造函数的入参包括队列、数据库名、表名(通过实例化Table对象获取)和数据路径 private static void importData(Queue
run(Thread.java:748) 问题原因 在CDM界面创建迁移作业,配置DLI目的连接参数时,“资源队列”参数错误选成了DLI的“通用队列”,应该选择DLI的“SQL队列”。 解决方案 登录DLI管理控制台,选择“队列管理”,在队列管理界面查看是否有“SQL队列”类型的队列。
ENFORCED。 它申明了是否输入/出数据会做合法性检查(是否唯一)。Flink 不存储数据因此只支持 NOT ENFORCED 模式,即不做检查,用户需要自己保证唯一性。 Flink 假设声明了主键的列都是不包含 Null 值的,Connector 在处理数据时需要自己保证语义正确。 注意:
查询资源ID。 登录管理控制台,选择“大数据 > 数据湖探索 DLI”。 选择“资源管理 > 弹性资源池”,在资源列表中查看并记录资源名称。 在控制台顶部菜单栏中选择“资源 > 我的资源”。 进入我的资源页面。 在搜索条件中选择按名称搜索,并输入1.c获取的实例名称,单击图标搜索资源信息。
DLI计算引擎版本生命周期 版本号说明 DLI计算引擎版本号:格式为计算引擎名称 x.y.z,其中计算引擎分为Flink和Spark,版本号具体含义如图1所示。 图1 DLI计算引擎版本号 版本支持情况 Flink计算引擎推荐版本:Flink 1.15。 Spark计算引擎推荐版本:
ENFORCED。 它申明了是否输入/出数据会做合法性检查(是否唯一)。Flink 不存储数据因此只支持 NOT ENFORCED 模式,即不做检查,用户需要自己保证唯一性。 Flink 假设声明了主键的列都是不包含 Null 值的,Connector 在处理数据时需要自己保证语义正确。 注意:
Jar写入数据到OBS开发指南 介绍将kafka数据处理后写入到OBS的操作样例。 使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 介绍使用Flink OpenSource SQL连接开启SASL_SSL认证的Kafka。 使用Flink Jar读写DIS开发指南 介绍Flink
columns.column_name 示例 回收用户user_name1对于数据库db1的删除数据库权限。 1 REVOKE DROP_DATABASE ON databases.db1 FROM USER user_name1; 回收用户user_name1对于数据库db1的表tb1的SELECT权限。
计费样例 计费场景 某公司用户A申请了256CUs的弹性资源池,并将1TB数据存放在DLI表中。该公司想要了解采用哪种计费模式才是性价比最优的方式。 数据湖探索服务目前支持三种作业:SQL作业,Flink作业和Spark作业。SQL作业的计费包括存储计费和计算计费,Flink作业和Spark作业的计费只有计算计费。