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数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 结果表 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上。 该场景需要与ClickHouse建立增强型跨源连接，并根据实际情况设置ClickHouse集群所在安全组规则中的端口。 如何建立增
Guest权限。关于Tenant Guest权限的介绍和开通方法，详细参见《权限策略》和《统一身份认证服务用户指南》中的创建用户组。 注意事项 如果需要查看管理员或者其他用户账号下的数据库，需要对当前用户授权（显示权限），具体请参考常用操作与系统权限关系。 数据库和表赋权对象具有层级关系，用户赋予上一层级的权限
SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 PostgreSQL的版本不能低于PostgreSQL 11。 若Postgres表有update等操作，需要在PostgreSQL中执行下列语句。注意：test
I队列。 创建DLI队列时队列类型需要选择为“SQL队列”。 已创建数据仓库服务DWS集群。具体创建DWS集群的操作可以参考创建DWS集群。 已创建CDM迁移集群。创建CDM集群的操作可以参考创建CDM集群。 如果目标数据源为云下的数据库，则需要通过公网或者专线打通网络。通过公网
datasource.opentsdb DWS: sys.datasource.dws RDS MySQL: sys.datasource.rds RDS PostGre: sys.datasource.rds DCS: sys.datasource.redis CSS: sys.datasource
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
优势 多源数据分析免搬迁：关系型数据库RDS中存放车辆和车主基本信息，表格存储CloudTable中存放实时的车辆位置和健康状态信息，数据仓库DWS中存放周期性统计的指标。通过DLI无需数据搬迁，对多数据源进行联邦分析。 数据分级存储：车企需要保留全量历史数据支撑审计类等业务，低频
DESCRIBE DATABASE| SCHEMA 语法 DESCRIBE DATABASE|SCHEMA [EXTENDED] schema_name 描述 DATABASE和SCHEMA在此处是等价的，可互换的，它们有这相同的含义。 该语法用于显示SCHEMA的名称、注释、还有它在文件系统上的根路径。
SCHEMA 语法 DROP (DATABASE|SCHEMA) [IF EXISTS] databasename [RESTRICT|CASCADE] 描述 从Catalog中删除指定的数据库，如果数据库中包含表，则必须在执行DROP DATABASE之前删除这些表，或者使用CASCADE模式。
特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。 前提条件 该场景需要与ClickHouse建立增强型跨源连接，并根据实际情况设置ClickHouse集群所在安全组规则中的端口。 如何建立增强型跨源连接，请参
SQL作业从Kafka读取数据写入到Elasticsearch的开发示例。 从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS 介绍使用Flink OpenSource SQL作业从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS的开发示例。 从PostgreSQL CDC源表读取数据写入到DWS 介绍使用Flink
jdbc:dli://<endPoint>/projectId?<key1>=<val1>;<key2>=<val2>... 默认端口 需要连接的数据库端口。 Default Database 需要连接的数据库名。 Default User 账号名称。默认root。 DLI JDBC驱动连接的格式 jdbc
整个Flink环境。通过将非Connector的Flink依赖项（以flink-开头）和第三方库（如Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc）的作用域设置为provided，可以确保这些依赖项不会被包含在Jar作业中，从而实现最小化提交，避免依赖包与flink内核中依赖包冲突：
pyspark样例代码 java样例代码 - - RDS MySQL 创建RDS关联表 插入数据 查询数据 scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 MySQL CDC源表 - RDS PostGre 创建RDS关联表 插入数据 查询数据 scala样例代码 pyspark样例代码
'obs://akc-bigdata/akdc.db' 如果指定路径为akdc.db时，进行insert overwrite操作时，会将akdc.db下的数据都清空。 父主题： SQL作业开发类
t数据文件，转换需要时间，但查询性能的提升在某些情况下可能达到约30倍或更高。 节省存储空间 Parquet还支持灵活的压缩选项，因此可以显著减少磁盘上的存储。存储的节省可高达约75%。 资源和成本规划 表1 资源和成本规划 资源 资源说明 成本说明 OBS 需要创建一个OBS桶
实用户，积累了海量的真实数据。如何利用BI工具从历史数据中找出商机，是大数据应用在精准营销中的关键问题，也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。 本案例以某商城真实的用户、商品、评论数据（脱敏后）为基础，利用数据湖探索来分析用户和商品的各种数据特征，可为营销决策、广告推
show databases 切换到需要迁移的Hive数据库 use Hive数据库名 显示当前数据库下所有的表信息 show tables 查询Hive表的建表语句 show create table Hive表名 查询出来的建表语句需要做一些处理，建表语句要符合DLI的建表语法，再到具体的DLI上执行。
数据库名称，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 表名称。 时间戳 删除该时间戳时间点之前的多版本数据。时间格式需要为yyyy-MM-dd HH:mm:ss 注意事项 DLI数据多版本功能当前仅支持通过Hive语法创建的OBS表，具体建表SQL语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。
]table_name; 参数描述 表1 DROP TABLE参数描述 参数 描述 db_name Database名称。如果未指定，将选择当前database。 table_name 需要删除的Table名称。 所需权限 SQL权限 表2 DROP TABLE所需权限列表 权限描述 表所在数据库的DROP_TABLE权限
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