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在“资源管理 > 队列管理”下,单击右上角“购买队列”,进入购买队列页面选择“通用队列”,即Spark作业的计算资源。 如果创建队列的用户不是管理员用户,在创建队列后,需要管理员用户赋权后才可使用。关于赋权的具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。
在“资源管理 > 队列管理”下,单击右上角“购买队列”,进入购买队列页面选择“通用队列”,即Spark作业的计算资源。 如果创建队列的用户不是管理员用户,在创建队列后,需要管理员用户赋权后才可使用。关于赋权的具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。
图2 按需计费的DLI资源生命周期 欠费预警 系统会在每个计费周期后的一段时间对按需计费资源进行扣费。当您的账户被扣为负值时,我们将通过邮件、短信和站内信的方式通知到华为账号的创建者。 欠费后影响 当您的账号因按需资源自动扣费导致欠费后,账号将变成欠费状态。
管理控制台操作请参考增强型跨源连接。
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。
登录DLI 控制台,单击左侧“作业管理”>“Spark作业”,在作业列表中找到需要查看的Spark作业,单击“操作”列中的“SparkUI”。 在SparkUI页面可查看Spark作业实时运行资源。
身份策略授权 用户-策略 系统身份策略 自定义身份策略 为主体授予身份策略 身份策略附加至主体 核心关系为“用户-策略”,管理员可根据业务需求定制不同的访问控制策略,能够做到更细粒度更灵活的权限控制,新增资源时,对比角色与策略授权,基于身份策略的授权模型可以更快速地直接给用户授权,
本节操作指导您在DLI管理控制台的“全局配置 > 工程配置”页面配置DLI作业桶。 如果您的SQL队列已开启作业结果保存至DLI作业桶,请务必在提交SQL作业前配置DLI作业桶信息,否则SQL作业可能会提交失败。怎样查看SQL队列是否已开启作业结果保存至DLI作业桶?
启动作业后,系统将自动跳转到Flink作业管理页面,在“状态”列中可以查看作业状态。 作业提交成功后,状态将由“提交中”变为“运行中”。运行完成后显示“已完成”。 如果作业状态为“提交失败”或“运行异常”,表示作业提交或运行失败。
entrypoint 否 String 用户已上传到DLI资源管理系统的程序包名,用户自定义作业主类所在的jar包。 Flink1.15推荐配置OBS中的程序包,不推荐使用DLI程序包。Flink1.15以上版本将不再支持读取DLI程序包。
支持的授权项 策略包含系统策略和自定义策略,如果系统策略不满足授权要求,管理员可以创建自定义策略,并通过给用户组授予自定义策略来进行精细的访问控制。策略支持的操作与API相对应,授权项列表说明如下: 权限:允许或拒绝对指定资源在特定条件下进行某项操作。
)" ) 表1 创建表参数 参数 说明 url DWS的连接地址,需要先创建跨源连接,管理控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。 创建经典型跨源连接后,使用经典型跨源连接中返回的连接地址。
如果SMN主题名称不一致也会导致系统提示SMN主题不存在。 父主题: Flink作业咨询类
弹性资源池缩容时,系统不保证将队列资源完全缩容到设定的目标大小。 在执行缩容任务时,系统会先检查资源使用情况,判断是否存在缩容空间,如果现有资源无法按照最小缩容步长执行缩容任务,则弹性资源池可能缩容不成功,或缩容一部分规格的情况。
Hudi开发规范概述 范围 本节内容介绍DLI-Hudi组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则,适用于Hudi开发场景的表的设计、管理与作业开发。
详细安装操作指导请参考安装Superset 以Docker安装Superset为例: 安装Docker,确保当前主机系统上安装了Docker。
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎,同样它也是一个数据管理平台,可用于发现,定义,和演化数据。
用户通过调用API接口进行云资源管理(如创建集群)时,需要使用成对的AK/SK进行加密签名,确保请求的机密性、完整性和请求双方身份的正确性。获取AK/SK操作步骤如下: 注册并登录华为云管理控制台。 将鼠标移动到右上角用户名上,在下拉列表中单击“我的凭证”。
Flink作业运行异常,如何定位 在“Flink作业”管理页面,对应作业“操作”列单击“编辑”按钮,在作业运行界面确认作业是否勾选“保存作业日志”参数。 图1 保存作业日志 是,则执行3。 否,则运行日志不会转储OBS桶,需要先执行2保存作业运行日志。
可以利用Flink的生态系统,实现高级流处理逻辑和状态管理。详细操作请参考创建Flink Jar作业。 适用于实时数据监控、实时推荐系统等需要快速响应的场景。 Flink Jar作业适用于需要自定义流处理逻辑、复杂的状态管理或特定库集成的数据分析场景。