批处理规则引擎 更多内容
  • Impala应用开发简介

    pala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下:

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  • 设备联动

    时更换电池。 图1 设备联动架构图 若您想要进一步体验设备联动功能,可参考设备触发告警并邮件或短信通知。 云端规则 端侧规则 父主题: 规则引擎

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  • Impala应用开发简介

    pala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下:

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  • Impala应用开发简介

    pala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下:

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  • 连通性测试

    2、在连通性测试对话框的测试数据页签下,输入用于转发的测试数据,或单击右上角"模拟输入模板",使用模板数据,然后单击"连通性测试"。 父主题: 规则引擎

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  • 应用服务器如何获取设备上报到物联网平台的数据?

    应用 服务器 调用查询设备历史数据接口,主动从物联网平台获取设备上报的数据。 应用服务器调用订阅平台业务数据接口,使物联网平台在设备上报数据时,主动将数据推送给应用服务器。 通过规则引擎数据转发规则,通过DIS或者DMS转发至应用服务器。 父主题: 应用集成(联通用户专用)

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  • 查看数据转发通道详情

    个转发规则流转数据的最大积压(缓存)大小为1GB,最大积压(缓存)时间为24小时,如需修改可参考数据转发积压策略配置。 清空积压消息 当规则引擎将消息转发至第三方应用服务器时,若该服务器故障导致消息无法及时处理,IoT物联网平台将会积压数据。考虑到用户对数据实时性的要求,我们支持

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  • 配置数据转发规则

    创建集成应用。 使用规则引擎转发DIS时,用户需要具备DIS Administrator角色权限。 创建规则 登录ROMA Connect控制台,在“实例”页面单击实例上的“查看控制台”,进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“设备集成 LINK > 规则引擎”,单击页面右上角的“创建规则”。

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  • 查询作业实例列表

    String 项目编号,获取方法请参见项目ID和账号ID。 jobName 否 String 作业名称。 如果要查询指定批处理作业的实例列表,jobName就是批处理作业名称; 如果要查询实时作业下某个节点关联的子作业,jobName格式为[实时作业名称]_[节点名称]。 minPlanTime

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  • Sub Job

    度为1~128个字符。 子作业名称 是 选择需要调用的子作业名称。 说明: 您只能选择已存在的批处理作业名称,此批处理作业不能为作业本身,并且该批处理作业为不包含Sub Job节点的作业。 子作业参数名称 是/否 当节点属性中子作业参数配置为空时,子作业使用自身参数变量执行。父作业的“子作业参数名称”不显现。

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  • Flink SQL作业将OBS表映射为DLI的分区表

    Flink SQL作业将OBS表映射为 DLI 的分区表 场景概述 用户使用Flink SQL作业时,需要创建OBS分区表,用于后续进行批处理。 操作步骤 该示例将car_info数据,以day字段为分区字段,parquet为编码格式,转储数据到OBS。更多内容请参考《 数据湖探索 Flink

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  • 普通任务(Job)和定时任务(CronJob)

    one-off tasks),即仅执行一次的任务,它保证批处理任务的一个或多个Pod成功结束。 Job:是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务(Deployment、StatefulSet)的主要区别是批处理业务的运行有头有尾,而长期伺服业务在用户不停

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  • HCIP-Big Data Developer

    V2.0考试覆盖:大数据应用开发总指导、大数据主流技术、大数据场景化解决方案(离线批处理、实时检索、实时流处理、融合数仓)、大数据应用开发流程等内容。 知识点 大数据应用开发总指导 5% 大数据离线批处理场景化解决方案 20% 大数据实时检索场景化解决方案 25% 大数据实时流计算场景化解决方案

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  • 作业开发流程

    开发作业前,您可以通过图1了解数据开发模块作业开发的基本流程。 图1 作业开发流程 新建作业:当前提供两种作业类型:批处理和实时处理,分别应用于批量数据处理和实时连接性数据处理,其中批处理作业还支持Pipeline和单节点作业两种模式,具体请参见新建作业。 开发作业:基于新建的作业,进行作业

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  • 执行SQL语句

    Batch方法执行批处理。 1 int[] rowcount = pstmt.executeBatch(); 调用PreparedStatement的close方法关闭预编译语句对象。 1 pstmt.close(); 在实际的批处理过程中,通常不终止批处理程序的执行,否则会

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  • 平台简介(联通用户专用)

    设备联动规则 设备联动规则是规则引擎的一种,通过设置一个规则的触发条件(如温度阈值、时间等),在满足触发条件时,物联网平台会触发一个指令来使设备执行一个操作(如上报信息、打开设备开关、上报告警等)。详细请参见规则引擎。 告警管理 支持管理通过规则引擎里定义触发的设备告警,包括查看

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  • 业务对接适配和验证

    业务应用调用API是否正常。 业务应用向ROMA Connect的Topic收发消息是否正常。 设备向ROMA Connect收发数据是否正常,规则引擎是否正常转发数据。 父主题: 恢复/迁移集成资产

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  • 使用DIS触发器

    数据处理方式:“按字节数”和“按批处理”。 表1 数据处理方式介绍 数据处理方式 说明 按字节数 需配置“最大字节数”,每次触发时获取记录的最大字节数。只有当分区中单条记录小于该值,才能被获取。设置范围:0KB-4MB。 按批处理 需配置“批处理大小”,单次拉取的最大数据条数。只

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  • 配置Hive Beeline高可靠性

    Beeline高可靠性 操作场景 在批处理任务运行过程中,beeline客户端由于网络异常等问题断线时,Hive能支持beeline在断线前已经提交的任务继续运行。当再次运行该批处理任务时,已经提交过的任务不再重新执行,直接从下一个任务开始执行。 在批处理任务运行过程中,HiveSer

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  • 配置Hive Beeline高可靠性

    Beeline高可靠性 操作场景 在批处理任务运行过程中,beeline客户端由于网络异常等问题断线时,Hive能支持beeline在断线前已经提交的任务继续运行。当再次运行该批处理任务时,已经提交过的任务不再重新执行,直接从下一个任务开始执行。 在批处理任务运行过程中,HiveSer

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  • 使用Job和CronJob创建任务负载

    tasks),即仅执行一次的任务,它保证批处理任务的一个或多个 Pod 成功结束。 短时任务(Job):是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务(Deployment、Statefulset)的主要区别是批处理业务的运行有头有尾,而长期伺服业务在

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