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批处理作业的创建时间。是单位为“毫秒”的时间戳。 name 否 String 批处理作业名称。 owner 否 String 批处理作业所属用户。 proxyUser 否 String 批处理作业所属代理用户(资源租户)。 kind 否 String 批处理作业类型,只支持spark类型参数。 queue 否 String
DWS,MRS,RDS等。 DLI表与OBS表有什么区别? DLI表表示数据存储在本服务内部,用户不感知数据存储路径。 OBS表表示数据存储在用户自己账户的OBS桶中,源数据文件由用户自己管理。 DLI表相较于OBS表提供了更多权限控制和缓存加速的功能,性能相较于外表性能更好,但是会收取存储费用。
强型跨源连接,且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 若使用MRS HBase,请在增强型跨源的主机信息中添加MRS集群所有节点的主机ip信息。 详细操作请参考《数据湖探索用户指南》中的“修改主机信息”章节描述。 如何建立增强型跨源连接,请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。
确保本地编译环境可以正常访问公网。 约束与限制 需要在DLI控制台下“全局配置 > 服务授权”开启Tenant Adminstrator(全局服务)。 写入数据到OBS的桶必须为主账号下所创建的OBS桶。 使用Flink1.15版本的计算引擎时,需要用户自行配置委托,否则可能影响作业运行。
(InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } Cluster为用户自建的队列。 传参不能为JSON格式。 对应批处理作业提交提供两个接口: 异步 asyncSubmit,提交后直接返回,不等待 同步 submit,提交后会一直等待作业执行结束
数据类型是数据的一个基本属性,用于区分不同类型的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同,能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在表中。表中的每一列都定义了数据类型,用户存储数据时,须遵从这些数据类型的属性,否则可能会出错。 DLI当前只支持原生数据类型。 父主题: 数据类型
特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群,需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 注意事项 对接的Kafka集群不支持开启SASL_SSL。 语法格式 1 2 3 4 5
维表就是代表存储数据维度信息的数据源。常见的用户维表有 MySQL,Redis等。 结果表:Flink作业输出的结果数据表,将每条实时处理完的数据写入的目标存储,如 MySQL,HBase 等数据库。 示例: Flink 实时消费用户订单数据的 Kafka 源表,通过Redis维
当“checkpoint_enabled”为“true”时,该参数是用户授权保存快照的OBS桶名称。 当“log_enabled” 为“true”时,该参数是用户授权保存作业日志的OBS桶名称。 log_enabled 否 Boolean 是否开启作业的日志上传到用户的OBS功能。默认为“false”。 smn_topic
是否必选 参数类型 说明 kind 否 String 指定文件类型。包括以下文件类型: jar:用户jar文件。 pyFile:用户python文件。 file:用户文件。 modelFile:用户AI模型文件。 tags 否 String 指定标签过滤。 请求消息 无请求参数。 响应消息
实时入湖场景中,Spark引擎采用Bucket索引,Flink引擎可以用Bucket索引或者状态索引。 实时入湖都是需要分钟内或者分钟级的高性能入湖,索引的选择会影响到写Hudi表的性能。在性能方面各个索引的区别如下: Bucket索引 优点:写入过程中对主键进行hash分桶
d 否 String 企业项目ID,“0”表示default,即默认的企业项目。关于如何设置企业项目请参考《企业管理用户指南》。 说明: 开通了企业管理服务的用户可设置该参数绑定指定的项目。 platform 否 String 队列计算资源的cpu架构。 x86_64 aarch64
作业包含以下类型:DDL、DCL、IMPORT、QUERY和INSERT。其中,IMPORT与导入数据(废弃)的功能一致,区别仅在于实现方式不同。 另外,用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有: 查询作业状态 查询作业详细信息 查询作业结果-方式二(废弃) 导出查询结果 查询所有作业
用from_utf8来更正无效的UTF-8数据。 此外,这些函数对Unicode代码点进行运算,而不是对用户可见的字符(或字形群集)进行运算。某些语言将多个代码点组合成单个用户感观字符(这是语言书写系统的基本单位),但是函数会将每个代码点视为单独的单位。 lower和upper函
YYY执行查询时,其查询条件中未使用其表分区列。 查询分区表时,查询条件中每个分区表必须包含至少一个分区列才允许执行,否则不允许执行。 解决方案 建议用户参考如下例子查询分区表: 其中partitionedTable为分区表,partitionedColumn为分区列,查询语句为: SELECT
特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群,需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 注意事项 对接的Kafka集群不支持开启SASL_SSL。 语法格式 1 2 3 4 5
特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群,需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 注意事项 对接的Kafka集群不支持开启SASL_SSL。 语法格式 1 2 3 4 5
导入作业时,导入的数据是否包括列名。 delimiter 否 String 导入作业时,用户自定义数据分隔符。 quote_char 否 String 导入作业时,用户自定义引用字符。 escape_char 否 String 导入作业时,用户自定义转义字符。 date_format 否 String 导入作业时,指定表的日期格式。
module_name 否 String 资源模块名 module_type 否 String 资源模块类型。 jar:用户jar文件; pyFile:用户python文件; file:用户文件。 表4 details参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 create_time 否 Long
createDLITable(Database database) throws DLIException { //构造表列集合,通过实例化Column对象构建列 List<Column> columns = new ArrayList<Column>(); Column