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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    数据规则引擎flink 更多内容
  • Flink任务开发规范

    Flink任务开发规范 Flink任务开发规则 Flink任务开发建议 父主题: Flink应用开发规范

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  • Flink开发样例

    Flink开发样例 Flink支持对接ClickHouse、HBase、HDFS等多个服务,具体支持版本及样例详情可参考如下: FlinkServer对接ClickHouse FlinkServer对接HBase FlinkServer对接HDFS FlinkServer对接Hive

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  • Flink作业模板相关

    Flink作业模板相关 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。 新建作业模板 DLI提供新建Flink作业模板的接口。您可以使用该接口新建一个Flink作业模板。示例代码如下: 1 2 3 4

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  • Flink SQL语法概览

    Flink SQL语法概览 本章节介绍了目前DLI所提供的Flink SQL语法列表。参数说明,示例等详细信息请参考具体的语法说明。 表1 流作业语法概览 语法分类 功能描述 创建输入流 CloudTable HBase输入流 创建输入流 DIS输入流 DMS输入流 创建输入流 MRS

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  • Flink作业管理

    Flink作业管理 Flink作业管理概述 Flink作业权限管理 准备Flink作业数据 (推荐)创建Flink OpenSource SQL作业 创建Flink SQL作业 创建Flink Jar作业 操作Flink作业 Flink作业详情 标签管理 开启Flink作业动态扩缩容

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  • Flink作业权限管理

    Flink作业权限管理 Flink作业权限操作场景 针对不同用户,可以通过权限设置分配不同的作业,不同用户之间的作业效率互不影响,保障作业性能。 管理员用户和作业的所有者拥有所有权限,不需要进行权限设置且其他用户无法修改其作业权限。 给新用户设置作业权限时,该用户所在用户组的所属区域需具有Tenant

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  • 创建Flink Jar作业

    创建Flink Jar作业,访问其他外部数据源时,如访问OpenTSDB、HBase、Kafka、DWS、RDS、 CSS 、CloudTable、D CS Redis、DDS等,需要先创建跨源连接,打通作业运行队列到外部数据源之间的网络。 当前Flink作业支持访问的外部数据源详情请参考跨源分析开发方式。

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  • Flink Stream SQL Join

    apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/index.html。 Stream SQL Join介绍 SQL Join用于根据两个或多个表中的列之间的关系,从这些表中查询数据Flink Stream SQL Jo

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  • Flink运维管理

    Flink运维管理 Flink常用配置参数 Flink日志介绍 父主题: 使用Flink

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  • Flink常用配置参数

    path.root Flink在ZooKeeper上创建的根目录,存放HA模式必须的元数据。 /flink 否 high-availability.storageDir 存放state backend中JobManager元数据,ZooKeeper只保存实际数据的指针。 hdfs:///flink/recovery

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  • Flink常见Shell命令

    Flink常见Shell命令 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 在使用Flink的Shell脚本前,首先需要执行以下操作,详细使用场景可参考Flink客户端使用实践运行wordcount作业: 安装Flink客户端,例如安装目录为“/opt/client”。 初始化环境变量。

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  • Flink运维管理

    Flink运维管理 Flink常用配置参数 Flink日志介绍 父主题: 使用Flink

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  • Flink应用开发简介

    Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并

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  • Flink常用API介绍

    Flink常用API介绍 Flink Java API接口介绍 Flink Scala API接口介绍 Flink REST API接口介绍 Flink Savepoints CLI介绍 Flink Client CLI介绍 父主题: Flink应用开发常见问题

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  • Flink应用开发简介

    聚合等数据处理能力。 基本概念 DataStream 数据流,是指Flink系统处理的最小数据单元。该数据单元最初由外部系统导入,可以通过socket、Kafka和文件等形式导入,在Flink系统处理后,在通过Socket、Kafka和文件等输出到外部系统,这是Flink的核心概念。

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  • Flink常用API介绍

    Flink常用API介绍 Flink Java API接口介绍 Flink Scala API接口介绍 Flink REST API接口介绍 Flink Savepoints CLI介绍 Flink Client CLI介绍 父主题: Flink应用开发常见问题

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  • Flink Savepoints CLI介绍

    Flink Savepoints CLI介绍 概述 Savepoints在持久化存储中保存某个checkpoint,以便用户可以暂停自己的应用进行升级,并将状态设置为savepoint的状态,并继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照,并将快照的

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  • Flink应用开发概述

    Flink应用开发概述 Flink应用开发简介 Flink应用开发常用概念 Flink应用开发流程介绍 父主题: Flink开发指南

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  • Flink应用开发简介

    Flink应用开发简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发pipeline处理数据,时延毫秒级,且兼具可靠性。 Flink整个系统包含三个部分:

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  • 调测Flink应用

    调测Flink应用 编译并运行Flink应用 查看Flink应用运行结果 父主题: Flink开发指南

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  • Flink Savepoints CLI介绍

    Flink Savepoints CLI介绍 Savepoints在持久化存储中保存某个checkpoint,以便用户可以暂停自己的应用进行升级,并将状态设置为savepoint的状态,并继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照,并将快照的元数据

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