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所创建的DLI表对应的OpenTSDB中的指标名称。 tags metric对应的标签,用于归类、过滤、快速检索等操作。可以是1个到8个,以“,”分隔,包括对应metric下所有tagk的值。 注意事项 创建DLI表时,不需要指定timestamp和value字段,系统会根据指定的tags自动构建
通过对等连接建立与其他VPC的网络连接后,用户可以在DLI的租户独享集群中访问所有Flink和Spark支持的数据源与输出源,如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。 自拓展生态 用户可通过编写代码实现从想要的云生态或者开源生态获取数据,作为Flink作业的输入数据。 DLI
步骤6:发送数据和查询结果 登录RDS管理控制台,在“实例管理”界面,选择已创建的RDS Postgres实例,选择操作列的“更多 > 登录”,进入数据管理服务实例登录界面。 输入实例登录的用户名和密码。单击“登录”,即可进入RDS Postgres数据库并进行管理。 在已创建的数据库的操作列,单
网配置。客户的DWS子网关联了网络ACL。网络ACL是一个子网级别的可选安全层,通过与子网关联的出方向/入方向规则控制出入子网的数据流。关联子网后,网络ACL默认拒绝所有出入子网的流量,直至添加放通规则。通过检查,发现其DWS所在子网关联的ACL是空值。 因此,问题的原因是:客户
按照如下操作查看taskmanager.out文件中的数据结果。 登录DLI管理控制台,选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称,选择“运行日志”,单击“OBS桶”,根据作业运行的日期,找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后,找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入,下载获取taskmanager
版本主要的功能特性。 更多版本新特性及性能优化请参考Release Notes - Spark 3.3.1。 表1 Spark 3.3.1版本优势 特性 说明 Native性能加速 Spark查询语句性能提升。 元数据访问性能提升 提升Spark在处理大数据时的元数据访问性能,提高数据处理流程效率。
DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch中。Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器,具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书
内置函数 数学运算函数 字符串函数 时间函数 条件函数 类型转换函数 集合函数 值构建函数 属性访问函数 Hash函数 聚合函数 表值函数 父主题: 函数
内置函数 数学运算函数 字符串函数 时间函数 条件函数 类型转换函数 集合函数 值构建函数 属性访问函数 Hash函数 聚合函数 表值函数 父主题: 函数
不支持队列类型切换,如需使用其他队列类型,请重新购买新的队列。 管理队列 不支持切换队列的计费模式。 队列不支持切换区域。 创建队列时(非弹性资源池模式的队列),仅支持包年包月队列和按需专属队列选择跨AZ双活,且跨AZ的队列价格为单AZ模式下的2倍。 DLI队列不支持访问公网。 队列扩缩容 16CUs队列不支持扩容和缩容。
ttl时,缓存中最先添加的条目将被标记为过期。缓存中的记录可能不是最新的,用户可以将Lookup.cache.ttl设置为一个更小的值以获得更好的刷新数据,但这可能会增加发送到数据库的请求数。所以要做好吞吐量和正确性之间的平衡。 默认情况下,Flink会缓存主键的空查询结果,您可以通过将Lookup
同一个队列,同一个动作的防御规则仅支持创建一条。 系统默认创建的规则会分别创建每个支持动作的规则。例如:创建队列时,会分别创建“提示”和“拦截”动作的Scan files number规则。 不同的引擎版本支持的防御规则不同。 如需查看队列的引擎版本,您可以在队列资源的资源列表页面,通
作业运行日志。 方法二:若在提交运行作业前“运行参数”选择了“保存作业日志”,可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台,选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称,选择“运行日志”,单击“OBS桶”,根据作业运行的日期,找到对应日志的文件夹。 进入对
业运行日志。 方法二:如果在提交运行作业前“运行参数”选择了“保存作业日志”,可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台,选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称,选择“运行日志”,单击“OBS桶”,根据作业运行的日期,找到对应日志的文件夹。 进入对
参考增强型跨源连接,在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafka的安全组,添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通,则表示跨源已经绑定成功,否则表示未成功。
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
使用自建的SQL队列。 跨账号使用UDAF时,除了创建UDAF函数的用户,其他用户如果需要使用时,需要先进行授权才可使用对应的UDAF函数。 授权操作参考如下:登录DLI管理控制台,选择“ 数据管理 > 程序包管理”页面,选择对应的UDAF Jar包,单击“操作”列中的“权限管理
by、join等场景时,常常会出现数据倾斜的问题,导致作业任务执行缓慢。 该问题可以通过设置spark.sql.shuffle.partitions提高shuffle read task的并行度来进行解决。 设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度 用户可在JDBC中通过set方式设置dli
回收:当前用户可回收其他用户具备的该全局变量的权限,但不能回收该全局变量所有者的权限。 查看其他用户具备的权限:当前用户可查看其他用户具备的该全局变量的权限。 设置全局变量权限 单击对应子用户“操作”列中的“权限设置”可修改该用户的权限。详细权限描述如表2所示。 当“权限设置”中的选项