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如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度 操作场景 Spark作业在执行shuffle类语句,包括group 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
aegg包所在的OBS路径。 分组设置和分组名称根据情况选择。 单击“确定”完成程序包上传。 在报错的Spark作业编辑页面,“依赖python文件”处选择已上传的egg程序包,重新运行Spark作业。 pyspark作业对接MySQL,需要创建跨源链接,打通DLI和RDS之间的网络。
连接名称:dlirds 弹性资源池:选择步骤3:创建弹性资源池并添加队列中创建的弹性资源池。 虚拟私有云:选择MySQL 实例所在的VPC,即步骤2:创建RDS数据库表中选择的VPC。 子网:选择MySQL 实例所在的子网,即步骤2:创建RDS数据库表中选择的子网。 在RDS控制台“实
设置SQL作业优先级 操作场景 在实际作业运行中,由于作业的重要程度以及紧急程度不同,需要重点保障重要和紧急的作业正常运行,因此需要满足它们正常运行所需的计算资源。 DLI提供的设置作业优先级功能,可以对每个SQL设置作业优先级,当资源不充足时,可以优先满足优先级较高的作业的计算资源。
步骤6:创建DLI连接RDS的增强型跨源连接 在RDS的安全组上放通DLI队列网段。 如果RDS和Kafka在同一VPC下的同一安全组,则无需重复执行此步骤,在步骤1中已在该安全组放通DLI的队列网段。 在RDS管理控制台,选择“实例管理”,单击对应的RDS实例名称,进入到RDS的基本信息页面。
SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为什么会不一致? 问题描述 Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为不一致 根因分析 该问题的根因是数据库设置的时区不合理,通常该问题出现时Flink读取的时间和RDS数据库的时间会相差13小时。
该示例是利用MySQL-CDC实时读取RDS MySQL中的数据,并写入到Print结果表中,其具体步骤如下(本示例使用RDS MySQL数据库引擎版本为MySQL 5.7.32)。 参考增强型跨源连接,根据MySQL所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。
为每个Reader设置不同的Server ID 每个用于读取Binlog的MySQL客户端都应该有一个唯一的Server ID,确保MySQL服务器能够区分不同的客户端并维护各自的Binlog读取位置。 如果不同的作业共享相同的Server ID,可能会导致从错误的Binlog位置读取数据,从而引发数据不一致的问题。
队列属性设置 操作场景 DLI支持在队列创建完成后设置队列的属性。 当前支持设置队列的Spark driver的相关参数:通过设置队列的Spark driver,以提升队列资源的调度效率。 本节操作介绍在管理控制台设置队列属性的操作步骤。 约束与限制 仅Spark引擎的SQL队列支持配置队列属性。
设置普通队列的弹性扩缩容定时任务 弹性扩缩容定时任务使用场景 通常,用户业务繁忙的场景是有周期性的,在某个周期内,用户需要更多的计算资源来处理业务,过了这个周期,则不需要那么多资源。如果用户购买的队列规格比较小,在业务繁忙时会存在资源不足的情况;而如果购买的队列规格比较大,又可能会存在资源浪费的情况。
BY)、多表的关联(JOIN)等。 本示例通过创建MySQL CDC源表来监控MySQL的数据变化,并将变化的数据信息插入到DWS数据库中。 前提条件 已创建RDS MySQL实例。本示例创建的RDS MySQL数据库版本选择为:8.0。 具体步骤可参考购买RDS for MySQL实例。
作业名称(--name) 设置作业名称。 应用程序 选择需要执行的程序包。包括“.jar”和“.py”两种类型。 Jar包的管理方式: 上传OBS管理程序包:提前将对应的jar包上传至OBS桶中。并在此处选择对应的OBS路径。 上传DLI管理程序包:提前将对应的jar包上传至OBS桶
读取数据时,每一批次获取数据的记录数,默认值1000。设置越大性能越好,但占用内存越多,该值设置过大会有内存溢出的风险。 batchsize 写入数据时,每一批次写入数据的记录数,默认值1000。设置越大性能越好,但占用内存越多,该值设置过大会有内存溢出的风险。 truncate
compaction命令时,禁止将hoodie.run.compact.only.inline设置成false,该值需要设置成true。 错误示例: 配置参数 hoodie.run.compact.only.inline=false 随后执行SQL run compaction on
的作业的计算资源。 Spark 2.4.5及以上版本的作业支持设置作业优先级。 使用须知 对于每个作业都允许设置优先级,其取值为1-10,数值越大表示优先级越高。优先满足高优先级作业的计算资源,即如果高优先级作业计算资源不足,则会减少低优先级作业的计算资源 通用队列上运行的Spark作业的优先级默认为3。
加key/value的属性。 参数说明 表1 参数说明 参数 描述 db_name 数据库名称,由字母、数字和下划线(_)组成。不能是纯数字,且不能以数字和下划线开头。 table_name 表名称。 days 多版本中备份数据保留的日期。默认为7天,建议设置在1到7天范围内。 注意事项
connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置,则会自动通过URL提取 connector.username 否 访问数据库所需要的账号 connector
DLI Flink是天然的云原生基础架构。在内核引擎上DLI Flink进行了多处核心功能的优化,并且提供了企业级的一站式开发平台,自带开发和运维功能,免除自建集群运维的麻烦;在connector方面除了支持开源connector之外,还可以对接云上Mysql、GaussDB、MRS
二者生成的表信息写入Print结果表中。 参考增强型跨源连接,根据RDS MySQL所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置RDS MySQL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根RDS的地址测试
号v1的的通用凭证,定义凭证值的键MySQLUsername,它的值为用户的敏感信息。 'password' = 'MySQLPassword', -- DEW服务中,名称为secretInfo,且版本号v1的的通用凭证,定义凭证值的键MySQLPassword,它的值为用户的敏感信息。