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规则引擎原理 更多内容
  • 什么是成本单元,工作原理是什么?

    什么是成本单元,工作原理是什么? 成本单元是一种基于规则引擎自动归集客户成本的工具。客户可以根据关联账号、产品类型、账单类型、成本标签、企业项目甚至是其他成本单元自定义条件规则,将名下的成本按照实际需求归集到有意义的分类。企业通常对业务有多种查看视角,比如部门、项目、应用等,客户可以创建多个成本单元来匹配这些视角。

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  • DBService基本原理

    DBService基本原理 DBService简介 DBService是一个高可用性的关系型数据库存储系统,适用于存储小量数据(10GB左右),比如:组件元数据。DBService仅提供给集群内部的组件使用,提供数据存储、查询、删除等功能。 DBService是集群的基础组件,H

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  • ClickHouse基本原理

    ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库,其独立于Hadoop大数据体系,最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时,ClickHouse支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常

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  • IoTDB基本原理

    用户可以将TsFile文件写入到HDFS上,进而满足Hadoop、Flink等数据处理任务的访问。 对于写入到HDFS或者本地的TsFile文件,可以利用TsFile-Hadoop或TsFile-Flink连接器,允许Hadoop或Flink进行数据处理。 对于分析的结果,可以写回成TsFile文件。

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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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  • Flink作业相关

    Flink作业相关 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化 DLI 客户端完成客户端DLIClient的初始化,参考队列相关完成队列创建等操作。 新建SQL作业 DLI提供新建Flink SQL作业的接口。您可以使用该接口新建Flink SQL作业并提交到DLI,示例代码如下:

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  • 操作Flink作业

    作业管理”>“Flink作业”,进入Flink作业管理页面。 在需要编辑作业对应的“操作”列中,单击“编辑”,进入作业编辑页面。 根据实际需求编辑作业。 对于Flink SQL类型作业,编辑页面详情请参见创建Flink SQL作业中的步骤5~步骤7。 对于Flink自定义类型作业,编辑页面详情请参见创建Flink

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  • Flink作业详情

    展示用户Flink作业字节的输入总数。单位:字节。 Flink作业字节输出总数 展示用户Flink作业字节的输出总数。单位:字节。 Flink作业CPU使用率 展示用户Flink作业的CPU使用率。单位:%。 Flink作业内存使用率 展示用户Flink作业的内存使用率。单位:%。

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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 父主题: Flink开发指南(安全模式)

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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对接 云搜索服务 CSS )样例程序 父主题: Flink开发指南(普通模式)

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  • 导入Flink作业

    导入Flink作业 功能介绍 该API用于导入Flink作业数据。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/import 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称 是否必选

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  • Flume基本原理

    点,这样可以实现负载均衡。 图3 Flume级联结构图 Flume的架构和详细原理介绍,请参见:https://flume.apache.org/releases/1.9.0.html。 Flume原理 Agent之间的可靠性 Agent之间数据交换流程如图4所示。 图4 Agent数据传输流程

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  • Manager基本原理

    Manager基本原理 Manager功能 Manager是 MRS 的运维管理系统,为部署在集群内的服务提供统一的集群管理能力。 Manager支持大规模集群的性能监控、告警、用户管理、权限管理、审计、服务管理、健康检查、日志采集等功能。 Manager结构 Manager的整体逻辑架构如图1所示。

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  • CronFederatedHPA工作原理

    CronFederatedHPA工作原理 CronFederatedHPA的工作原理如图1。创建CronFederatedHPA策略时,可以设定一个具体的时间,基于设定的时间调整HPA策略的最大和最小Pod数,也可以直接定时调整工作负载中的Pod数量。 图1 CronFederatedHPA工作原理 单独使用CronFederatedHPA

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  • 内网采集权限与原理

    内网采集权限与原理 主机深度采集 权限要求: Windows系统:需要提供具有Administrator权限的账号。 Linux系统:需要提供root账号。 采集原理: Windows系统:通过WinRM服务从Edge访问Windows主机,执行PowerShell脚本采集系统信

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  • Ranger基本原理

    Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架,提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限

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  • ZooKeeper基本原理

    ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能: 帮助系统避免单点故障,建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种

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  • Flink CEP in SQL

    Flink CEP in SQL SQL中的Flink CEP CloudStream扩展为允许用户在SQL中表示CEP查询结果以用于模式匹配,并在Flink引擎上对事件流进行评估。 SQL查询语法 通过MATCH_RECOGNIZE的SQL语法实现。MATCH_RECOGNIZE子句自Oracle

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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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  • Flink对接OBS

    Flink对接OBS 概述 Flink是一个分布式的数据处理引擎,用于处理有界和无界流式数据。Flink定义了文件系统抽象,OBS服务实现了Flink的文件系统抽象,使得OBS可以作为flink StateBackend和数据读写的载体。 注意事项 flink-obs-fs-hadoop目前仅支持OBS并行文件系统。

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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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