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cep 更多内容
  • 查看Flink作业详情

    。 查看Flink作业任务列表 Flink作业执行计划 了解运行中的作业的算子流向。 查看Flink作业执行计划 查看Flink作业基本信息 单击“作业管理 > Flink作业”,进入Flink作业管理页面。Flink作业管理页面显示所有的Flink作业,通过Flink作业列表可以了解Flink作业的基本信息。

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  • 数据湖探索简介

    SQL作业支持SQL查询功能:可为用户提供标准的SQL语句。具体内容请参考《 数据湖探索 SQL语法参考》。 Flink作业支持Flink SQL在线分析功能:支持Window、Join等聚合函数、地理函数、CEP函数等,用SQL表达业务逻辑,简便快捷实现业务。具体内容请参考《 数据湖 探索SQL语法参考》。

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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作业相关API

    Flink作业相关API 新建SQL作业 更新SQL作业 新建Flink Jar作业 更新Flink Jar作业 批量运行作业 查询作业列表 查询作业详情 查询作业执行计划 批量停止作业 删除作业 批量删除作业 导出Flink作业 导入Flink作业 生成Flink SQL作业的静态流图

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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常用配置参数

    Flink常用配置参数 配置说明 Flink所有的配置参数都可以在客户端侧进行配置,建议用户直接修改客户端的“flink-conf.yaml”配置文件进行配置,如果通过Manager界面修改Flink服务参数,配置完成之后需要重新下载安装客户端: 配置文件路径:客户端安装路径/F

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  • Flink开发规范概述

    Flink开源社区开发文档:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/。 父主题: Flink应用开发规范

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  • 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应用开发简介

    程。 当前MRS提供以下Flink相关样例工程,安全模式路径为“flink-examples/flink-examples-security”,普通模式路径为“flink-examples/flink-examples-normal”: 表2 Flink相关样例工程 样例工程 描述

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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应用开发简介

    Pipeline 配置表 结构 Flink结构如图2所示。 图2 Flink结构 Flink整个系统包含三个部分: Client Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务(流式作业)的能力。 TaskManager Flink系统的业务执行节点,执行具体的

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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

    Client Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务(流式作业)的能力。 TaskManager Flink系统的业务执行节点,执行具体的用户任务。TaskManager可以有多个,各个TaskManager都平等。 JobManager Flink系统的管

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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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  • 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运维管理

    Flink运维管理 Flink常用配置参数 Flink对接应用运维管理(AOM) Flink日志介绍 父主题: 使用Flink

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  • 创建Flink Jar作业

    依赖包与flink内核中依赖包冲突: 仅Flink 1.15版本支持Flink Jar作业最小化提交。 Flink相关依赖作用域请使用provided,即在依赖中添加<scope>provided</scope>。主要包含org.apache.flink组下以flink-开头的非Connector依赖。

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