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什么是Clustering 即数据布局，该服务可重新组织数据以提高查询性能，也不会影响摄取速度。 Clustering架构 Hudi通过其写入客户端API提供了不同的操作，如insert/upsert/bulk_insert来将数据写入Hudi表。为了能够在文件大小和入湖速度之间进行权衡，Hudi提供了一个hoodie
台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择spark版本为2
控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择spark版本为2
streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig; import org.apache.flink.streaming.api.environment
通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过SQL API访问 未开启Kerberos完整代码示例 1 2 3 4
truststore的password，-表示需要用户输入自定义设置的密码值。 是 - security.ssl.rest.enabled REST API接口是否启用SSL/TLS加密。 是 false security.ssl.verify-hostname 用于控制在建立SSL/TLS连接
控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。 API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择Spark版本为2
通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过SQL API访问MRS HBase 未开启kerberos认证样例代码 #
Hudi表初始化 初始化导入存量数据通常由Spark作业来完成，由于初始化数据量通常较大，因此推荐使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量
streaming.api.CheckpointingMode; import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig; import org.apache.flink.streaming.api.environment
控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择spark版本为2
pyspark作业对接MySQL，需要创建跨源链接，打通DLI和RDS之间的网络。 通过管理控制台创建跨源连接请参考《数据湖探索用户指南》。 通过API创建跨源连接请参考《数据湖探索API参考》。 父主题： Spark作业开发类
show() 返回结果： 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 如果MRS集群开启了Kerberos认证，创建Spark作业时需要将krb5.conf和user.
控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择spark版本为2
控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 完整示例代码
法说明和样例指导。 使用Spark作业访问DLI元数据 提供SQL作业开发的操作指引和样例代码参考。 Spark SQL 相关API 提供SQL相关API的使用说明。 父主题： 创建并管理SQL作业模板
单击右上角的“创建作业”，在Spark作业编辑窗口，可以选择使用“表单模式”或者“API模式”进行参数设置。 以下以“表单模式”页面进行说明，“API模式”即采用API接口模式设置参数及参数值，具体请参考《数据湖探索API参考》。 选择运行队列。 在下拉列表中选择要使用的队列。 选择Spar
15及以上版本在创建Jar作业时支持直接配置OBS中的程序包，不支持读取DLI程序包。 使用CES监控DLI服务 您可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索数据湖探索服务产生的监控指标和告警信息。 例如监控DLI队列资源使用量和作业的运行情况。了解更多DLI支持的监控指标请参考使用CES监控DLI服务。
streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig; import org.apache.flink.streaming.api.environment
'obs://bucket/path/h1'; run compaction on 'obs://bucket/path/h1'; 注意事项 使用API方式对SQL创建的Hudi表触发Compaction时需要添加参数hoodie.payload.ordering.field为preCombineField的值。
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