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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    flink规则引擎编排 更多内容
  • 背景及原理(服务编排)

    程。如图1所示,服务编排界面是图形化、模板化的,您甚至不需要任何编程经验,将左侧面板区的组件拖拽到右侧画布、做必要的配置,就可以完成服务编排的开发。 图1 服务编排界面 服务编排界面中,可以编排如下组件: 基本组件:在服务编排引用脚本或者另一个服务编排,增/改/删/查记录,以及发送邮件、发送事件等。

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  • 创建“查询设备”服务编排

    拖拽服务编排的输入输出参数 单击服务编排界面上方的,保存服务编排。 测试服务编排能否正常执行。 单击服务编排编辑器上方的,执行服务编排。 在“输入参数”中,输入测试数据,单击“运行”。 执行成功,界面上会返回设备对象中的全部信息,样例如下: 图8 返回样例 (可选)在服务编排编辑器单击“跟踪”,可以查看到上一步的执行日志,方便定位错误。

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  • 创建用户登录服务编排

    定义服务编排的输入、输出参数,并保存服务编排。 鼠标在画布空白处点一下,单击右侧,设置服务编排的输入输出参数,如图20所示。 图20 拖拽服务编排的输入输出参数 单击服务编排页面上方的,保存服务编排。 系统会弹出窗口,显示编译结果。 测试服务编排能否正常执行。 单击服务编排编辑器上方的,执行服务编排。

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  • 编排工作流

    编排工作流 操作步骤 登录MAS控制台,进入“工作流管理>工作流列表”页面。 在左上角命名空间下拉框选择所需命名空间。 单击待编辑工作流所在行的“编辑”,进入“工作流编排”页面。 在“工作流编排>参数配置”页面,配置参数信息。 添加参数。单击“添加参数”,补全参数名和参数值。 图1

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  • 资源编排-模块管理

    资源编排-模块管理 创建私有模块 列举私有模块 删除私有模块 获取私有模块元数据 更新私有模块元数据 创建私有模块版本 列举私有模块版本 获取私有模块版本内容 删除私有模块版本 获取私有模块版本元数据 父主题: API

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  • 配置编排任务流程

    配置编排任务流程 概述 编排任务,通过可视化UI界面来创建任务,以降低不同经验背景用户的开发门槛。编排任务主要支持以下功能: 通过一个处理器节点实现一个数据源到N个目标端的采集,能够完成1:N场景的数据采集。 任务配置采用拖拽节点的方式实现参数配置,简化流程。 编排模式的数据转换

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  • 工作流编排

    工作流编排 流程模板定义 查询流程实例 父主题: IPDCenter基础服务使用指南

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  • 资源编排如何收费

    资源编排如何收费 资源编排本身不收取任何费用,但使用模板创建资源栈时,资源编排会帮助您创建模板指定的云服务资源,创建的云服务资源具体收费以各云服务价格为准,请参见产品价格详情。

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  • 查询网络编排资源

    查询网络编排资源 典型场景 查询网络编排资源。 接口功能 查询网络编排资源。 接口约束 该接口仅支持租户视图或msp代维视图下,角色为“Open Api Operator”的用户访问,必须在用户会话建立后使用。 调用方法 GET URI /controller/campus/v1

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  • Agent编排使用指引

    Agent编排使用指引 操作指引 图1 AI原生应用引擎使用流程 表1 编排Agent的流程详解 序号 流程环节 说明 1 创建及发布Agent 一站式创建专属Agent,并将应用程序及相关组件进行发布,使其能够正常运行。当前支持创建LLM模式和工作流模式两种类型的Agent。

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  • 编排工作流

    编排工作流 Agent平台支持对工作流编排多个节点,以实现复杂业务流程的编排。 工作流包含两种类型: 对话型工作流。面向多轮交互的开放式问答场景,基于用户对话内容提取关键信息,输出最终结果。适用于客服助手、工单助手、娱乐互动等场景。 任务型工作流。面向自动化处理场景,基于输入内容

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  • 如何管理服务编排

    服务编排是否已启用。 类型 服务编排的类型。 全局:系统预置的服务编排。 定制:用户自定义的服务编排。 最后修改人 最近一次修改服务编排的用户名。 最后修改时间 最近一次修改服务编排的时间。 操作 可对服务编排进行如下操作。 单击,可启用该服务编排。 单击,可禁用该服务编排。 启

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  • 什么是服务编排

    在标准页面的模型视图中新建服务模型,能够绑定服务编排,进行服务编排的调用。 BPM 在BPM中可以通过配置“调用服务编排”活动,选择相应的服务编排进行服务编排的调用。 API接口 在新建接口时选择资源类型为“服务编排”,并选择相应的服务编排,即可将服务编排绑定到服务接口上,通过API接口进行服务编排的调用。 BO

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  • 如何开发服务编排

    如何开发服务编排 服务编排开发流程 开发服务编排前,请先了解整个服务编排的开发流程,如图1。 图1 服务编排开发流程图 如何创建服务编排 参考登录经典应用设计器中操作,登录经典版应用设计器。 将鼠标放在Logic文件夹上,单击“+”,选择“服务编排”。 设置服务编排参数,单击“添加”。

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  • 如何创建服务编排

    择“服务编排”。 在添加服务编排页面,输入标签和名称。 图1 创建服务编排 创建一个新的服务编排:从零开始,创建一个新的服务编排。 使用已有的服务编排:基于同一租户或基线里已有的服务编排,来创建一个服务编排,方便用户快速继承已有服务编排的配置,增加效率。 类型:服务编排的类型。 Autolaunched

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  • API编排典型配置

    API编排典型配置 API编排的典型使用场景如下: 对返回消息进行映射或格式转换:通过API编排的方式能够灵活实现消息映射及格式转换。 数据请求依赖多个数据API:使用API编排后,可以降低调用次数,减少集成成本,提升调用效率。 约束与限制 仅3.0.6及以上版本的数据服务专享版集群支持API编排。

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  • Flink日志介绍

    Flink日志介绍 日志描述 日志存储路径: Flink作业运行日志:“${BIGDATA_DATA_HOME}/hadoop/data${i}/nm/containerlogs/application_${appid}/container_{$contid}”。 运行中的任务日

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  • 开发Flink应用

    开发Flink应用 DataStream程序 向Kafka生产并消费数据程序 异步Checkpoint机制程序 Stream SQL Join程序 父主题: Flink开发指南

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  • 开发Flink应用

    开发Flink应用 Flink DataStream样例程序 Flink Kafka样例程序 Flink开启Checkpoint样例程序 Flink Job Pipeline样例程序 Flink Join样例程序 Flink Jar作业提交SQL样例程序 FlinkServer REST

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  • Flink作业类

    Flink作业类 Flink作业咨询类 Flink SQL作业类 Flink Jar作业类 Flink作业性能调优类

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  • 开发Flink应用

    开发Flink应用 Flink DataStream样例程序 Flink Kafka样例程序 Flink开启Checkpoint样例程序 Flink Job Pipeline样例程序 Flink Join样例程序 Flink Jar作业提交SQL样例程序 FlinkServer REST

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