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DLI通过Kafka结果表将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 确保已创建kafka集群。 该场景作业需要
数据捕获、运营和分析企业系统之间的数据复制、转换和验证。Ogg 为变更日志提供了统一的格式结构,并支持使用 JSON 序列化消息。 Flink 支持将 Ogg JSON 消息解析为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下,利用这个特性非常有用,例如
连接器提供从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表、结果表
查询RDS表 SELECT命令用于查询RDS表中的数据。 语法格式 1 SELECT * FROM table_name LIMIT number; 关键字 LIMIT:对查询结果进行限制,number参数仅支持INT类型。 注意事项 所查询的表必须是已经存在的表,否则会出错。
查询CSS表 SELECT命令用于查询CSS表中的数据。 语法格式 1 SELECT * FROM table_name LIMIT number; 关键字 LIMIT:对查询结果进行限制,number参数仅支持INT类型。 注意事项 所查询的表必须是已经存在的表,否则会出错。
createDatabase(dbName); System.out.println("create database:" + database); return database; } “default”为内置数据库,不能创建名为“default”的数据库。 删除数据库 DLI提供删除数据
Hudi源表 功能描述 Flink SQL读取Hudi表数据。 Hudi是一种数据湖的存储格式,在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。支持多种计算引擎,提供IUD接口,在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 表1 支持类别 类别
53),星期天是一周的第一天,与%X配合使用 %v 星期(01 .. 53), 第一条为星期一,与%X配合使用 %W 周几(Sunday .. Saturday) %w 本周的第几天(0 .. 6),星期天是一周的第一天 %X 年份,数字,4位,第一天为星期日 %x 年份,数字,4位,第一天为星期一
当“文件格式”为“CSV”和“JSON”时此参数有效。 选中“高级选项”,该参数表示可将错误数据保存到对应的OBS路径中。 obs://DLI/ 单击“确定”,系统开始导入数据。 有两种方式可查看导入的数据。 目前预览只显示导入的前十条数据。 在“数据管理”>“库表管理”页面,单击数据库名,在表管理界
查询DWS表 SELECT命令用于查询DWS表中的数据。 语法格式 1 SELECT * FROM table_name LIMIT number; 关键字 LIMIT:对查询结果进行限制,number参数仅支持INT类型。 注意事项 所查询的表必须是已经存在的表,否则会出错。
在Flink SQL作业中创建表使用EL表达式,作业运行提示DLI.0005错误怎么办? 问题现象 Flink SQL作业创建表时,表名使用EL表达式,运行作业时报如下错误: DLI.0005: AnalysisException: t_user_message_input_#{
SHOW TABLES 语法 SHOW TABLES [ (FROM | IN) schema ] [ LIKE pattern [ESCAPE escapeChar] ] 描述 这个表达式用于列出指定schema下的所有表。如果没有指定schema,则默认使用当前所在的schema。
Hudi结果表 功能描述 Flink SQL作业写Hudi表。 Hudi是一种数据湖的存储格式,在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。支持多种计算引擎,提供IUD接口,在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 表1 支持类别 类别
用。 作用范围:项目级服务。 系统角色 无 表2列出了DLI SQL常用操作与系统权限的授权关系,您可以参照该表选择合适的系统策略。 更多SQL语法赋权请参考《数据湖探索SQL语法参考》> 《数据控制》>《权限列表》章节。 表2 DLI常用操作与系统权限的关系 资源 操作 说明 DLI
环境准备 在进行Spark 作业访问DLI元数据开发前,请准备以下开发环境。 表1 Spark Jar作业开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统,支持Windows7以上版本。 安装JDK JDK使用1.8版本。 安装和配置IntelliJ IDEA IntelliJ I
创建DLI自定义委托权限 使用Flink 1.15和Spark 3.3及以上版本的引擎执行作业时,当您所需的委托没有包含在DLI系统委托dli_management_agency时,您需要在IAM页面创建相关委托,并在作业配置中添加新建的委托信息。dli_management_a
前提条件 配置前,请先购买OBS桶或并行文件系统。大数据场景推荐使用并行文件系统,并行文件系统(Parallel File System)是对象存储服务(Object Storage Service,OBS)提供的一种经过优化的高性能文件系统,提供毫秒级别访问时延,以及TB/s级别带
Kafka Sink配置发送失败重试机制 问题描述 用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。Flink Sink写Kafka报错后作业失败: Caused by: org.apache.kafka.common.errors.NetworkException:
创建Hive Catalog 简介 Catalog提供了元数据信息,例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。 数据处理最关键的方面之一是管理元数据。 元数据可以是临时的,例如临时表、或者通过TableEnvironment注册的UDF。 元数据也可以是持久化的,例如Hive
迁移数据场景概述 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI,确保数据可以在DLI集中分析和管理,您可以通过云数据迁移服务CDM等迁移工具迁移数据至DLI,再使用DLI提交作业分析数据。 CDM支持数据库、数据仓库、文件等多种类型的数据源,通过可视化界面对数据源迁移任务进行配置,提高数据迁移和集成的效率。