数据湖探索 DLI

数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态, 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎,企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等,挖掘和探索数据价值

 
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    spark 的jdbc服务器 更多内容
  • scala样例代码

    es"修改为对应数据库名字。 passwdauth DLI 侧创建Password类型跨源认证名称。使用跨源认证则无需在作业中配置账号和密码。 dbtable 数据库postgres中数据表。 partitionColumn 读取数据时,用于设置并发使用数值型字段。 说明:

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  • JDBC结果表

    type 是 数据源类型,‘jdbc’表示使用JDBC connector,必须为jdbc connector.url 是 数据库URL connector.table 是 读取数据库中数据所在表名 connector.driver 否 连接数据库所需要驱动。若未配置,则会自动通过URL提取

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  • JDBC源表

    按照如下方式查看taskmanager.out文件中数据结果: 登录DLI管理控制台,选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应Flink作业名称,选择“运行日志”,单击“OBS桶”,根据作业运行日期,找到对应日志文件夹。 进入对应日期文件夹后,找到名字中包含“taskmanager”文件夹进入,下载获取taskmanager

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  • 基于JDBC开发

    基于JDBC开发 JDBC(Java Database Connectivity,java数据库连接)是用于执行SQL语句Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问接口,应用程序可基于它操作数据。 GaussDB 库提供了对JDBC 4.2特性支持,需要使用JDK1.8

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  • JDBC接口参考

    JDBC接口参考 JDBC接口是一套提供给用户API方法,本节将对部分常用接口做具体描述,若涉及其他接口可参考JDK1.8(软件包)/JDBC 4.2中相关内容。 java.sql.Connection java.sql.CallableStatement java.sql.DatabaseMetaData

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  • 基于JDBC开发

    基于JDBC开发 JDBC(Java Database Connectivity,Java数据库连接)是用于执行SQL语句Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问接口,应用程序可基于它操作数据。GaussDB库提供了对JDBC 4.2特性支持,需要使用JDK1.8版

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  • JDBC接口参考

    JDBC接口参考 JDBC接口是一套提供给用户API方法,本节将对部分常用接口做具体描述,若涉及其他接口可参考JDK1.6(软件包)/JDBC4.0中相关内容。 java.sql.Connection java.sql.CallableStatement java.sql.DatabaseMetaData

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  • JDBC接口参考

    JDBC接口参考 JDBC接口是一套提供给用户API方法,本节将对部分常用接口做具体描述,若涉及其他接口可参考JDK1.6(软件包)/JDBC4.0中相关内容。 java.sql.Connection java.sql.CallableStatement java.sql.DatabaseMetaData

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  • 基于JDBC开发

    基于JDBC开发 JDBC(Java Database Connectivity,java数据库连接)是一种用于执行SQL语句Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问接口,应用程序可基于它操作数据。 GaussDB库提供了对JDBC 4.0特性支持,需要使用JDK1

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  • JDBC接口参考

    JDBC接口参考 请参见JDBC接口参考。 父主题: 基于JDBC开发

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  • 基于JDBC开发

    基于JDBC开发 JDBC(Java Database Connectivity,Java数据库连接)是一种用于执行SQL语句Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问接口,应用程序可基于它操作数据。GaussDB库提供了对JDBC 4.0特性支持,需要使用JDK1.

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  • JDBC接口参考

    JDBC接口参考 请参见JDBC。 父主题: 基于JDBC开发

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  • JDBC版本说明

    1.1 新增参数: defaultQueryMetaData默认查询sql元信息开关,默认false。 因JDBC支持raw类型,需要查询metadata,因此如需使用JDBC操作raw类型,需设置defaultQueryMetaData为true。 开启该参数后,prepareS

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  • JDBC源表

    type 是 数据源类型,‘jdbc’表示使用JDBC connector,必须为jdbc connector.url 是 数据库URL connector.table 是 读取数据库中数据所在表名 connector.driver 否 连接数据库所需要驱动。若未配置,则会自动通过URL提取

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  • JDBC结果表

    是 无 String 指定要使用连接器,这里应该是'jdbc'。 url 是 无 String 数据库URL。 table-name 是 无 String 读取数据库中数据所在表名。 driver 否 无 String 连接数据库所需要驱动。若未配置,则会自动通过URL提取。

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  • Standalone模式spark配置

    Standalone模式spark配置 数据工厂应用内配置 图1 计算引擎配置 参数配置中spark.executor.extraClassPath指定spark上需要额外加载jar包路径,jar包需要放在spark所在 服务器 上。如果spark是集群环境,则每个节点都需要放入jar包,且路径相同。

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  • java样例代码

    java样例代码 操作场景 本例提供使用Spark作业访问DWS数据源java样例代码。 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《 数据湖探索 用户指南》。 认证用password硬编码到代码中或者明文存储都有很大安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。

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  • 如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度

    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问题,导致作业任务执行缓慢。 该问题可以通过设置spark.sql.shuffle

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  • Impala JDBC接口介绍

    Impala JDBC接口介绍 Impala使用HiveJDBC接口,Hive JDBC接口遵循标准JAVA JDBC驱动标准。 Impala并不能支持所有的Hive JDBC标准API。执行某些操作会产生“Method not supported”SQLException异常。

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  • DataArts Studio调度Spark作业失败

    ver查看该目录下是否有注册配置信息。 如果有注册配置信息,联系华为云支持人员处理。 如果没有注册配置信息,执行4 如果没有active_thriftserver目录,执行4。 登录Manager界面,查看SparkJD BCS erver实例主备状态是否未知。 是,执行5。

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  • 使用MRS Spark SQL访问DWS表

    'user'='dbadmin', 'password'='xxx'); 查询Spark表,验证显示数据是否与DWS数据相同: SELECT * FROM spk_dws_order; 可以验证返回数据与1中所示数据相同。 父主题: 周边云服务对接

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