华为云用户手册

关键字 表1 关键字说明 参数 是否必选 说明 type 是 输出通道类型，“opentsdb”表示输出到 表格存储服务 CloudTable（OpenTSDB）。 region 是 表格存储 服务所在区域。 cluster_id 否 待插入数据所属集群的id，该参数与tsdb_link_address必须指定其中一个。 tsdb_metrics 是 数据点的metric，支持参数化。 tsdb_timestamps 是 数据点的timestamp，数据类型支持LONG、INT、SHORT和STRING，仅支持指定动态列。 tsdb_values 是 数据点的value，数据类型支持SHORT、INT、LONG、FLOAT、DOUBLE和STRING，支持指定动态列或者常数值。 tsdb_tags 是 数据点的tags，每个tags里面至少一个标签值，最多8个标签值，支持参数化。 batch_insert_data_num 否 表示一次性批量写入的数据量（即数据条数），值必须为正整数，上限为65536，默认值为8。 tsdb_link_address 否 待插入数据所属集群的OpenTsdb链接地址，使用该参数时，作业需要运行在独享 DLI 队列，且DLI队列需要与CloudTable集群建立增强型跨源，该参数与cluster_id必须指定其中一个。 说明： 如何建立增强型跨源连接，请参考《 数据湖探索 用户指南》中增强型跨源连接章节。

功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到CloudTable的OpenTSDB中。OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库。它存储的是时间序列数据，时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了一个对象随时间的变化状态或程度。支持秒级别数据的采集监控，进行永久存储，索引和查询，可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。 表格存储服务（CloudTable），是基于Apache HBase提供的分布式、可伸缩、全托管的KeyValue数据存储服务，为DLI提供了高性能的随机读写能力，适用于海量结构化数据、半结构化数据以及时序数据的存储和查询应用，适用于物联网IOT应用和通用海量KeyValue数据存储与查询等场景。CloudTable的更多信息，请参见《表格存储服务用户指南》。

语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 CREATE SINK STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* ) WITH ( type = "opentsdb", region = "", cluster_id = "", tsdb_metrics = "", tsdb_timestamps = "", tsdb_values = "", tsdb_tags = "", batch_insert_data_num = "" )

示例 将流weather_out的数据输出到表格存储服务CloudTable的OpenTSDB中。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 CREATE SINK STREAM weather_out ( timestamp_value LONG, /* 时间 */ temperature FLOAT, /* 温度值 */ humidity FLOAT, /* 湿度值 */ location STRING /* 地点 */ ) WITH ( type = "opentsdb", region = "xxx", cluster_id = "e05649d6-00e2-44b4-b0ff-7194adaeab3f", tsdb_metrics = "weather", tsdb_timestamps = "${timestamp_value}", tsdb_values = "${temperature}; ${humidity}", tsdb_tags = "location:${location},signify:temperature; location:${location},signify:humidity", batch_insert_data_num = "10" );

前提条件 确保已创建Kafka集群。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与kafka集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《 数据湖 探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。

语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 create table kafkaSource( attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* (','PRIMARY KEY (attr_name, ...) NOT ENFORCED) (',' WATERMARK FOR rowtime_column_name AS watermark-strategy_expression) ) with ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = '', 'properties.bootstrap.servers' = '', 'properties.group.id' = '', 'scan.startup.mode' = '', 'format' = '' );

常见问题 Flink作业运行失败，作业运行日志中如下报错信息，应该怎么解决？ org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Timeout expired while fetching topic metadata 跨源未绑定或未绑定成功，或是Kafka集群安全组未配置放通DLI队列的网段地址。参考增强型跨源连接重新配置跨源，或者Kafka集群安全组放通DLI队列的网段地址。 Flink作业运行失败，作业运行日志中如下报错信息，应该怎么解决？ Caused by: java.lang.RuntimeException: RealLine:45;Table 'default_catalog.default_database.printSink' declares persistable metadata columns, but the underlying DynamicTableSink doesn't implement the SupportsWritingMetadata interface. If the column should not be persisted, it can be declared with the VIRTUAL keyword. sink表中定义了metadata类型，但是Print connector并不支持把sink表中的matadata去掉即可。

示例 完整的SQL作业提交流程您可以参考《快速入门》中的《提交SQL作业》等章节描述。 队列是使用DLI服务的基础，执行SQL前需要先创建队列。具体可以参考《用户指南》中的“创建队列”章节。 在DLI管理控制台，单击左侧导航栏中的“SQL编辑器”，可进入SQL作业“SQL编辑器”页面。 在“SQL编辑器”页面右侧的编辑窗口中，输入如下创建数据库的SQL语句，单击“执行”。阅读并同意隐私协议，单击“确定”。 若testdb数据库不存在，则创建数据库testdb。 1 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS testdb;

示例7：创建表并设置多字符的分割符 示例说明：创建了一个名为table5的Hive表。表指定序列化和反序列化类ROW FORMAT SERDE，字段之间的分隔符被设置为/#，并且数据以文本文件格式存储。 只有指定ROW FORMAT SERDE为org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.MultiDelimitSerDe时，字段分隔符才支持设置为多字符。 只有Hive OBS表支持在建表时指定多字符的分隔符，Hive DLI表不支持在建表时指定多字符的分隔符。 指定了多字符分隔的表不支持INSERT、IMPORT等写数语句。如需添加数据，请将数据文件直接放到表对应的OBS路径下即可，本例中，将数据文件放到obs://bucketName/filePath下。 本例指定字段分割符 field.delim'为“/#”。 ROW FORMAT功能只支持textfile类型的表。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 CREATE TABLE IF NOT EXISTS table5 ( col_1 STRING, col_2 INT ) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.MultiDelimitSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ( 'field.delim' = '/#' ) STORED AS textfile LOCATION 'obs://bucketName/filePath';

关键字 EXTERNAL：指创建OBS表。 IF NOT EXISTS：指定该关键字以避免表已经存在时报错。 COMMENT：字段或表描述。 PARTITIONED BY：指定分区字段。 ROW FORMAT：行数据格式。 STORED AS：指定所存储的文件格式，当前该关键字只支持指定TEXTFILE, AVRO, ORC, SEQUENCEFILE, RCFILE, PARQUET格式。 LOCATION：指定OBS的路径。创建OBS表时必须指定此关键字。 TBLPROPERTIES：TBLPROPERTIES子句允许用户给表添加key/value的属性。 开启数据多版本功能，用于表数据的备份与恢复。开启多版本功能后，在进行删除或修改表数据时（insert overwrite或者truncate操作），系统会自动备份历史表数据并保留一定时间，后续您可以对保留周期内的数据进行快速恢复，避免因误操作而丢失数据。多版本功能SQL语法请参考开启或关闭数据多版本和多版本备份恢复数据。 创建OBS表时，通过指定TBLPROPERTIES ("dli.multi.version.enable"="true")开启DLI数据多版本功能，具体可以参考示例说明。 表1 TBLPROPERTIES主要参数说明 key值 value说明 dli.multi.version.enable true：开启DLI数据多版本功能。 false：关闭DLI数据多版本功能。 comment 表描述信息。 orc.compress orc存储格式表的一个属性，用来指定orc存储的压缩方式。支持取值为： ZLIB SNAPPY NONE PARQUET auto.purge 当设置为true时，删除或者覆盖的数据会不经过回收站，直接被删除。 AS：使用CTAS创建表。 ROW FORMAT SERDE为org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.MultiDelimitSerDe时，字段分隔符才支持设置为多字符。使用方法参考示例7：创建表并设置多字符的分割符。

参数说明 表2 参数说明 参数 是否必选 描述 db_name 否 Database名称。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name 是 Database中的表名。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。匹配规则为：^(?!_)(?![0-9]+$)[A-Za-z0-9_$]*$。 特殊字符需要使用单引号（''）包围起来。 表名对大小写不敏感，即不区分大小写。 col_name 是 列字段名称。 列字段由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且至少包含一个字母。 列名为大小写不敏感，即不区分大小写。 col_type 是 列字段的数据类型。数据类型为原生类型。 请参考原生数据类型。 col_comment 否 列字段描述。仅支持字符串常量。 row_format 是 行数据格式。row_format功能只支持textfile类型的表。 file_format 是 OBS表存储格式，支持TEXTFILE, AVRO, ORC, SEQUENCEFILE, RCFILE, PARQUET table_comment 否 表描述。仅支持字符串常量。 obs_path 是 数据文件所在的OBS存储路径，推荐使用OBS并行文件系统存储。 格式：obs://bucketName/tblPath bucketName即桶名称。 tblPath是目录名称。目录后不需要指定文件名。 当OBS的目录下文件夹与文件同名时，创建OBS表指向的路径会优先指向文件而非文件夹。 key = value 否 设置TBLPROPERTIES具体属性和值。 例如开启DLI数据多版本时，可以设置"dli.multi.version.enable"="true"来开启该功能。 select_statement 否 用于CTAS命令，将源表的select查询结果或某条数据插入到新创建的OBS表中。

示例5：创建OBS分区表，自定义表的TBLPROPERTIES参数 示例说明：创建名为table3，并以col_3为分区依据的OBS分区表。在TBLPROPERTIES中配置dli.multi.version.enable、comment、orc.compress和auto.purge。 dli.multi.version.enable：本例配置为true，即代表开启DLI数据多版本功能，用于表数据的备份与恢复。 comment：表描述信息，comment描述信息支持后续修改。 orc.compress：指定orc存储的压缩方式，本例定义为ZLIB。 auto.purge：本例配置为true，即删除或者覆盖的数据会不经过回收站，直接被删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 CREATE TABLE IF NOT EXISTs table3 ( col_1 STRING, col_2 STRING ) PARTITIONED BY (col_3 DATE) STORED AS rcfile LOCATION 'obs://bucketName/filePath' TBLPROPERTIES ( dli.multi.version.enable = true, comment = 'Created by dli', orc.compress = 'ZLIB', auto.purge = true );

示例6：创建textfile格式的非分区表，并设置ROW FORMAT 示例说明：创建名为table4的textfile类型的非分区表，并设置ROW FORMAT（ROW FORMAT功能只支持textfile类型的表）。 FIELDS：字段表格中的列，每个字段有一个名称和数据类型，表中字段之间以'/'分隔。 COLLECTION ITEMS：集合项指的是一组数据中的元素，可以是数组、列表或集合等，表中集合项以'$'分隔。 MAP KEYS：映射键是一种键值对的数据结构，用于存储一组相关联的数据，表中Map键以'#'分隔。 LINES：表格中的行，每一行包含一组字段值，表中行以'\n'结束（注意，只支持用'\n'作为行分隔符）。 NULL：表示缺少值或未知值的特殊值。在表格中，NULL表示该字段没有值或该值未知。如果数据中存在null值，则用字符串“null”表示。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 CREATE TABLE IF NOT EXISTS table4 ( col_1 STRING, col_2 INT ) STORED AS textfile LOCATION 'obs://bucketName/filePath' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '/' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '$' MAP KEYS TERMINATED BY '#' LINES TERMINATED BY '\n' NULL DEFINED AS 'null';

示例2：创建OBS分区表 示例说明：创建一个名为student的分区表，该分区表使用院系编号（facultyNo）和班级编号（classNo）进行分区，该student表会同时按照不同的院系编号（facultyNo）和不同的班级编号（classNo）分区。 在实际的使用过程中，您可以选择合适的分区字段并将其添加到PARTITIONED BY关键字后。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 CREATE TABLE IF NOT EXISTS student( id INT, name STRING ) STORED AS avro LOCATION 'obs://bucketName/filePath' PARTITIONED BY ( facultyNo INT, classNo INT );

示例1：创建OBS非分区表 示例说明：创建名为table1的OBS非分区表，并用STORED AS关键字指定该表的存储格式为orc格式。 在您的实际使用中，可以将OBS表存储为textfile, avro, orc, sequencefile, rcfile, parquet等类型。 1 2 3 4 5 6 CREATE TABLE IF NOT EXISTS table1 ( col_1 STRING, col_2 INT ) STORED AS orc LOCATION 'obs://bucketName/filePath';

语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_name1 col_type1 [COMMENT col_comment1], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name2 col_type2, [COMMENT col_comment2], ...)] [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] LOCATION 'obs_path' [TBLPROPERTIES (key = value)] [AS select_statement] row_format: : SERDE serde_cls [WITH SERDEPROPERTIES (key1=val1, key2=val2, ...)] | DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char [ESCAPED BY char]] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char] [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char] [NULL DEFINED AS char]

注意事项 创建表时会统计大小。 添加数据时不会修改大小。 如需查看表大小可以通过OBS查看。 CTAS建表语句不能指定表的属性。 关于分区表的使用说明： 创建分区表时，PARTITONED BY中指定分区列必须是不在表中的列，且需要指定数据类型。分区列支持string, boolean, tinyint, smallint, short, int, bigint, long, decimal, float, double, date, timestamp等hive开源支持的类型。 支持指定多个分区字段，分区字段只需在PARTITIONED BY关键字后指定，不能像普通字段一样在表名后指定，否则将出错。 单表分区数最多允许200000个。 Spark 3.3及以上版本支持使用Hive语法的CTAS语句创建分区表。 关于创建表时设置多字符的分隔符： 只有指定ROW FORMAT SERDE为org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.MultiDelimitSerDe时，字段分隔符才支持设置为多字符。 只有Hive OBS表支持在建表时指定多字符的分隔符，Hive DLI表不支持在建表时指定多字符的分隔符。 指定了多字符分隔的表不支持INSERT、IMPORT等写数语句。如需添加数据，请将数据文件直接放到表对应的OBS路径下即可，例如示例7：创建表并设置多字符的分割符中，将数据文件放到obs://bucketName/filePath下。

表达式GROUP BY 功能描述 按表达式对流进行分组操作。 语法格式 1 2 3 4 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem ]* } FROM tableExpression [ WHERE booleanExpression ] [ GROUP BY { groupItem [, groupItem ]* } ] 语法说明 groupItem：可以是单字段，多字段，也可以是字符串函数等调用，不能是聚合函数。 注意事项 无 示例 先利用substring函数取字段name的子字符串，并按照该子字符串进行分组，返回每个子字符串及对应的记录数。 1 2 insert into temp SELECT substring(name,6),count(name) FROM student GROUP BY substring(name,6);

Grouping sets, Rollup, Cube 功能描述 GROUPING SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。 Rollup生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。 语法格式 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem ]* } FROM tableExpression [ WHERE booleanExpression ] [ GROUP BY groupingItem] 语法说明 groupingItem：是Grouping sets(columnName [, columnName]*)、Rollup(columnName [, columnName]*)、Cube(columnName [, columnName]*) 注意事项 无 示例 分别产生基于user和product的结果 INSERT INTO temp SELECT SUM(amount) FROM Orders GROUP BY GROUPING SETS ((user), (product));

按列GROUP BY 功能描述 按列进行分组操作。 语法格式 1 2 3 4 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem ]* } FROM tableExpression [ WHERE booleanExpression ] [ GROUP BY { groupItem [, groupItem ]* } ] 语法说明 GROUP BY：按列可分为单列GROUP BY与多列GROUP BY。 单列GROUP BY：指GROUP BY子句中仅包含一列。 多列GROUP BY：指GROUP BY子句中不止一列，查询语句将按照GROUP BY的所有字段分组，所有字段都相同的记录将被放在同一组中。 注意事项 GroupBy在流处理表中会产生更新结果 示例 根据score及name两个字段对表student进行分组，并返回分组结果。 1 2 insert into temp SELECT name,score, max(score) FROM student GROUP BY name,score;

Union/Union ALL/Intersect/Except 语法格式 1 query UNION [ ALL ] | Intersect | Except query 语法说明 UNION返回多个查询结果的并集。 Intersect返回多个查询结果的交集。 Except返回多个查询结果的差集。 注意事项 集合运算是以一定条件将表首尾相接，所以其中每一个SELECT语句返回的列数必须相同，列的类型一定要相同，列名不一定要相同。 UNION默认是去重的，UNION ALL是不去重的。 示例 输出Orders1和Orders2的并集，不包含重复记录。 1 2 insert into temp SELECT * FROM Orders1 UNION SELECT * FROM Orders2;

IN 语法格式 1 2 3 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem ]* } FROM tableExpression WHERE column_name IN (value (, value)* ) | query 语法说明 IN操作符允许在where子句中规定多个值。若表达式在给定的表子查询中存在，则返回 true 。 注意事项 子查询表必须由单个列构成，且该列的数据类型需与表达式保持一致。 示例 输出Orders中NewProducts中product的user和amount信息。 1 2 3 4 5 insert into temp SELECT user, amount FROM Orders WHERE product IN ( SELECT product FROM NewProducts );

功能描述 创建OBS分区表成功后，OBS表实际还没有生成分区信息。生成分区信息主要有以下两种场景： 给OBS分区表插入对应的分区数据，数据插入成功后OBS表才会生成分区元数据信息，后续则可以根据对应分区列进行查询等操作。 手工拷贝分区目录和数据到OBS分区表路径下，执行本章节介绍的分区添加命令生成分区元数据信息，后续即可根据对应分区列进行查询等操作。 本章节重点介绍使用ALTER TABLE命令添加分区的基本操作和使用说明。

示例 建OBS表时仅有一个分区列，建表成功后添加分区数据。 先使用DataSource语法创建一个OBS分区表，分区列为external_data，数据存储在obs://bucketName/datapath路径下。 create table testobstable(id varchar(128), external_data varchar(16)) using JSON OPTIONS (path 'obs://bucketName/datapath') PARTITIONED by (external_data); 拷贝分区数据目录到obs://bucketName/datapath路径下。例如当前拷贝external_data=22的分区目录下所有文件到obs://bucketName/datapath路径下。 执行添加分区命令，将分区的元数据信息生效。 ALTER TABLE testobstable ADD PARTITION (external_data='22') LOCATION 'obs://bucketName/datapath/external_data=22'; 添加分区成功后，即可根据分区列进行数据查询等操作。 select * from testobstable where external_data='22'; 建OBS表时有多个分区列，建表成功后添加分区数据。 先使用DataSource语法创建一个OBS分区表，分区列为external_data和dt，数据存储在obs://bucketName/datapath路径下。 1 2 3 4 5 create table testobstable( id varchar(128), external_data varchar(16), dt varchar(16) ) using JSON OPTIONS (path 'obs://bucketName/datapath') PARTITIONED by (external_data, dt); 拷贝分区数据目录到obs://bucketName/datapath路径下。例如拷贝external_data=22及其子目录dt=2021-07-27和目录下文件到obs://bucketName/datapath路径下。 执行添加分区命令，将分区的元数据信息生效。 1 2 3 4 ALTER TABLE testobstable ADD PARTITION (external_data = '22', dt = '2021-07-27') LOCATION 'obs://bucketName/datapath/external_data=22/dt=2021-07-27'; 添加分区成功后，即可根据分区列进行数据查询等操作。 1 2 select * from testobstable where external_data = '22'; select * from testobstable where external_data = '22' and dt='2021-07-27';

注意事项 向表中添加分区时，此表和分区列（建表时PARTITIONED BY指定的列）必须已存在，而所要添加的分区不能重复添加，否则将出错。已添加的分区可通过IF NOT EXISTS避免报错。 若分区表是按照多个字段进行分区的，添加分区时需要指定所有的分区字段，指定字段的顺序可任意。 “partition_specs”中的参数默认带有“( )”。例如：PARTITION (dt='2009-09-09',city='xxx')。 在添加分区时若指定OBS路径，则该OBS路径必须是已经存在的，否则会出错。 若添加多个分区，每组PARTITION partition_specs LOCATION 'obs_path'之间用空格隔开。例如： PARTITION partition_specs LOCATION 'obs_path' PARTITION partition_specs LOCATION 'obs_path'。 若新增分区指定的路径包含子目录（或嵌套子目录），则子目录下面的所有文件类型及内容也将作为该分区的记录。 您需要保证该分区目录下所有文件类型和文件内容与表的字段一致，否则查询将报错。 您可以在建表语句OPTIONS中设置“multiLevelDirEnable”为true以查询子目录下的内容，此参数默认值为false（注意，此配置项为表属性，请谨慎配置。Hive表不支持此配置项)。

示例 将数据输出到Kafka中。 示例一 1 2 3 4 5 6 7 CREATE SINK STREAM kafka_sink (name STRING) WITH ( type="kafka", kafka_bootstrap_servers = "ip1:port1,ip2:port2", kafka_topic = "testsink", encode = "json" ); 示例二 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 CREATE SINK STREAM kafka_sink ( a1 string, a2 string, a3 string, a4 INT ) // 输出字段 WITH ( type="kafka", kafka_bootstrap_servers = "192.x.x.x:9093, 192.x.x.x:9093, 192.x.x.x:9093", kafka_topic = "testflink", // 写入的topic encode = "csv", // 编码格式，支持json/csv kafka_certificate_name = "Flink", kafka_properties_delimiter = ",", kafka_properties = "sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username=\"xxx\" password=\"xxx\";,sasl.mechanism=PLAIN,security.protocol=SASL_SSL" );

关键字 表1 关键字说明 参数 是否必选 说明 type 是 输出通道类型，"kafka"表示输出到Kafka中。 kafka_bootstrap_servers 是 Kafka的连接端口，需要确保能连通（需要通过增强型跨源开通DLI队列和Kafka集群的连接）。 kafka_topic 是 写入的topic。 encode 是 编码格式，当前支持“json”和“user_defined”。 若编码格式为“user_defined”，则需配置“encode_class_name”和“encode_class_parameter”属性。 encode_class_name 否 当encode为user_defined时，需配置该参数，指定用户自实现编码类的类名（包含完整包路径），该类需继承类DeserializationSchema。 encode_class_parameter 否 当encode为user_defined时，可以通过配置该参数指定用户自实现编码类的入参，仅支持一个string类型的参数。 krb_auth 否 创建跨源认证的认证名。开启kerberos认证时，需配置该参数。如果创建的 MRS 集群未开启kerb认证的集群，请确保在DLI队列host文件中添加MRS集群master节点的“/etc/hosts”信息。 kafka_properties 否 可通过该参数配置kafka的原生属性，格式为"key1=value1;key2=value2" kafka_certificate_name 否 跨源认证信息名称。跨源认证信息类型为“Kafka_SSL”时，该参数有效。 说明： 指定该配置项时，服务仅加载该认证下指定的文件和密码，系统将自动设置到“kafka_properties”属性中。 Kafka SSL认证需要的其他配置信息，需要用户手动在“kafka_properties”属性中配置。

前提条件 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka Broker节点的hostname和IP的对应关系添加到DLI队列中。Kafka Broker节点的hostname和IP请联系Kafka服务的部署人员。如何添加IP 域名 映射，请参见《数据湖探索用户指南》中修改主机信息章节。 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。

语法格式 1 2 3 4 5 6 7 CREATE SINK STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* ) WITH( type = "kafka", kafka_bootstrap_servers = "", kafka_topic = "", encode = "json" )

注意事项 privilege必须为赋权对象在resource中的已授权限，否则会回收失败。Privilege支持的权限类型可参见数据权限列表。 resource可以是queue、database、table、view、column，格式分别为： queue的格式为：queues.queue_name database的格式为：databases.db_name table的格式为：databases.db_name.tables.table_name view的格式为：databases.db_name.tables.view_name column的格式为：databases.db_name.tables.table_name.columns.column_name