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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 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。
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 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。
Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景,提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取,基于内存,可持久化。有关Redis的详细信息,请访问Redis官方网站https://redis.io/。
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DLI Flink作业支持如下数据源: CloudTable HBase,CloudTable OpenTSDB,CSS Elasticsearch,DCS,DDS,DIS,DMS,DWS,EdgeHub,MRS HBase,MRS Kafka,开源Kafka,文件系统,OBS,RDS
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。
开启多版本功能后,在进行删除或修改表数据时(insert overwrite或者truncate操作),系统会自动备份历史数据并保留一定时间,后续您可以对保留周期内的数据进行快速恢复,避免因误操作丢失数据。其他多版本SQL语法请参考多版本备份恢复数据。
流生态作业开发指引 概述 流生态系统基于Flink和Spark双引擎,完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口,并且在此基础上做了特性增强和性能提升,为用户提供易用、低时延、高吞吐的数据湖探索。
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 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。
开启多版本功能后,在进行删除或修改表数据时(insert overwrite或者truncate操作),系统会自动备份历史数据并保留一定时间,后续您可以对保留周期内的数据进行快速恢复,避免因误操作丢失数据。其他多版本SQL语法请参考多版本备份恢复数据。
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 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。
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 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。
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 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。
Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景,提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取,基于内存,可持久化。有关Redis的详细信息,请访问Redis官方网站https://redis.io/。
resource: : JAR file_uri 注意事项 如果在数据库中存在同名的函数,系统将会报错。 只支持Hive语法创建函数。
Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景,提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取,基于内存,可持久化。有关Redis的详细信息,请访问Redis官方网站https://redis.io/。
resource: : JAR file_uri 注意事项 如果在数据库中存在同名的函数,系统将会报错。 只支持Hive语法创建函数。
TEMPORARY SYSTEM 创建一个没有数据库命名空间的临时系统 catalog function ,并覆盖系统内置的函数。 IF NOT EXISTS 如果该函数已经存在,则不会进行任何操作。
OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息,并可实现数据的秒级查询,解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性,可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。
OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息,并可实现数据的秒级查询,解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性,可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。