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第一行凭据值的键为MySQLUsername，值为RDS实例的用户名。 第二行凭据值的键为MySQLPassword，值为RDS实例的密码。 图1 设置凭据值 按需完成其他参数的配置后，单击“确定”保存凭据。 了解更多请参考创建通用凭据。 在DLI作业中使用DEW中创建的凭据 以F
其他参数保持默认即可。 步骤3：创建RDS数据库和表 登录RDS管理控制台，在“实例管理”界面，选择已创建的RDS MySQL实例，选择操作列的“更多 > 登录”，进入数据管理服务实例登录界面。 输入实例登录的用户名和密码。单击“登录”，即可进入RDS MySQL数据库并进行管理。 在数据
appName("datasource-rds").getOrCreate(); 通过SQL API 访问 创建DLI跨源访问RDS的关联表，填写连接参数。 1 2 3 4 5 6 7 sparkSession.sql( "CREATE TABLE IF NOT EXISTS dli_to_rds USING
TimeLine里生成一个Compaction Plan，这个Compaction Plan会记录哪些parquet文件将会与哪些log文件进行合并，但是仅仅是一个Plan，没有去合并。Run过程会将TimeLine里的所有Compaction Plan一个一个去执行，一直到全部都执行完。
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。 用户可通过管理控制台或SQ
OBS的使用涉及以下几项费用： 存储费用：静态网站文件存储在OBS中产生的存储费用。 请求费用：用户访问OBS中存储的静态网站文件时产生的请求费用。 流量费用：用户使用自定义域名通过公网访问OBS时产生的流量费用。 实际产生的费用与存储的文件大小、用户访问所产生的请求次数和流量大小有关，请根据自己的业务进行预估。
创建DLI连接RDS的增强型跨源连接 在RDS管理控制台，选择“实例管理”，单击对应的RDS实例名称，进入到RDS的基本信息页面。 在“基本信息”的“连接信息”中获取该实例的“内网地址”、“数据库端口”、“虚拟私有云”和“子网”信息，方便后续操作步骤使用。 单击“连接信息”中的安全组名
SQL编辑页面，自定义配置中修改该参数值，即可达到快速修改UDF参数值的目的。 操作步骤 自定义函数中提供了可选的open(FunctionContext context)方法，FunctionContext具备参数传递功能，自定义配置项通过此对象来传递。自定义函数的参数传递操作步骤如下： 在Flink OpenSource
SQL编辑页面，自定义配置中修改该参数值，即可达到快速修改UDF参数值的目的。 操作步骤 自定义函数中提供了可选的open(FunctionContext context)方法，FunctionContext具备参数传递功能，自定义配置项通过此对象来传递。自定义函数的参数传递操作步骤如下： 在Flink OpenSource
使用JDBC作为数据源，Print作为sink，从RDS MySQL数据库中读取数据，并写入到Print中。 参考增强型跨源连接，根据RDS MySQL所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置RDS MySQL的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参
SQL作业使用咨询 DLI是否支持创建临时表？ 问题描述：临时表主要用于存储临时中间结果，当事务结束或者会话结束的时候，临时表的数据可以自动删除。例如MySQL中可以通过：“create temporary table ...” 语法来创建临时表，通过该表存储临时数据，结束事务或
和分析 Superset是一个开源的数据探索和可视化平台，支持对数据进行快速、直观的探索，同时支持创建丰富的数据可视化和交互式仪表板。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通过将Superse
Flink作业”，在作业列表中选择待操作的Flink OpenSource SQL作业。 单击操作列的“编辑”，进入作业编辑页面。 在右侧的“运行参数”配置区域，选择新的Flink版本。 使用Flink 1.15以上版本的引擎执行作业时，需要在自定义配置中配置委托信息，其中key为"flink.dli.job.agency
命令格式 输入为ARRAY数组：将多个ARRAY数组中的所有元素连接在一起，生成一个新的ARRAY数组。 concat(array<T> <a>, array<T> <b>[,...]) 输入为字符串：将多个字符串连接在一起，生成一个新的字符串。 concat(string <str1>
建JSON对象字符串。 键表达式必须返回一个不可为空的字符串。值表达式可以是任意的，包括其他JSON函数。如果值为NULL，则ON NULL行为定义要执行的操作。如果省略，则默认为NULL ON NULL。 注意key必须是唯一的。如果一个key出现多次，则会抛出错误。 目前在OVER窗口中不支持此功能。
源表：源表是Flink作业的数据输入表，例如Kafka等实时流数据输入。 维表：数据源表的辅助表，用于丰富和扩展源表的数据。在Flink作业中，因为数据采集端采集到的数据往往比较有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全，而维表就是代表存储数据维度信息的数据源。常见的用户维表有 MySQL，Redis等。
first_value(col) 参数的数据类型 返回结果集中某列第一条数据的值。 last_value last_value(col) 参数的数据类型 返回结果集中某列最后一条数据的值。 lag lag (col,n,DEFAULT) 参数的数据类型 用于统计窗口内往上第n行值。第一个参数为列名，第二
ASC/DESC：ASC为升序，DESC为降序，默认为ASC。 SORT BY：一般与GROUP BY一起使用，为PARTITION进行单列或多列的局部排序。 注意事项 所排序的表必须是已经存在的，否则会出错。 示例 根据字段score对表student在Reducer中进行升序排序。 1 2 SELECT *
NULL到JSON的转换并不能简单地实现。从独立的NULL进行转换将产生一个SQLNULL，而不是JSON 'null'。不过，在从包含NULL的数组或Map进行转换时，生成的JSON将包含NULL。 在从ROW转换为JSON时，结果是一个JSON数组，而不是一个JSON对象。这是
在下拉列表中选择要使用的队列。 选择Spark版本。在下拉列表中选择支持的Spark版本，推荐使用最新版本。 不建议长期混用不同版本的Spark/Flink引擎。 长期混用不同版本的Spark/Flink引擎会导致代码在新旧版本之间不兼容，影响作业的执行效率。 当作业依赖于特定版本的库或组件，
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