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JDBC维表 创建JDBC表用于与输入流连接。 前提条件 请务必确保您的账户下已创建了相应实例。 注意事项 创建Flink OpenSource 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。
java样例代码 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 CSS非安全集群 开发说明 代码实现 构造依赖信息，创建SparkSession 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 <dependency> <groupId>org
java样例代码 开发说明 mongo只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 DDS即文档数据库服务，兼容MongoDB协议。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代
DLI对接LakeFormation 操作场景 LakeFormation是企业级一站式湖仓构建服务，提供元数据统一管理能力，支持无缝对接多种计算引擎及大数据云服务，便捷高效地构建数据湖和运营相关业务，加速释放业务数据价值。 在DLI的Spark作业和SQL作业场景，支持对接La
正则表达式函数 概述 所有的正则表达式函数都使用Java样式的语法。但以下情况除外： 使用多行模式（通过（？m）标志启用）时，只有\ n被识别为行终止符。 此外，不支持（？d）标志，因此不能使用。 大小写区分模式（通过（？i）标志启用）时，总是以unicode的模式去实现。同时，
在Spark SQL作业中使用UDF 操作场景 DLI支持用户使用Hive UDF（User Defined Function，用户定义函数）进行数据查询等操作，UDF只对单行数据产生作用，适用于一进一出的场景。 约束限制 在DLI Console上执行UDF相关操作时，需要使用自建的SQL队列。
MySql CDC 功能描述 MySQL的CDC源表，即MySQL的流式源表，会先读取数据库的历史全量数据，并平滑切换到Binlog读取上，保证数据的完整读取。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表 前提条件 MySQL CDC要求MySQL版本为5.6，5.7或8.0.x。
使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 操作场景 DLI完全兼容开源的Apache Spark，支持用户开发应用程序代码来进行作业数据的导入、查询以及分析处理。本示例从编写Spark程序代码读取和查询OBS数据、编译打包到提交Spark Jar作业等完整的操作步骤说明来帮助您在DLI上进行作业开发。
使用CES监控DLI服务 功能说明 本章节定义了数据湖探索服务上报云监控的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索数据湖探索服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.DLI 监控指标 表1 数据湖探索服务支持的监控指标
使用DataSource语法创建OBS表 功能描述 本节介绍使用DataSource语法创建OBS表。 DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文
权限管理 在华为云上购买DLI资源后，如果您需要给企业中的员工设置不同的访问权限，以达到不同员工之间的权限隔离，可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）进行精细的权限管理。该服务提供用户身份认证、权限分配、访问控制等功能
提交SQL作业（推荐） 功能介绍 该API用于通过执行SQL语句的方式向队列提交作业。 作业包含以下类型：DDL、DCL、IMPORT、QUERY和INSERT。其中，IMPORT与导入数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另外，用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有：
字符串函数概览 DLI所支持的字符函数如字符串函数所示。 表1 字符串函数 函数 命令格式 返回值 功能简介 ascii ascii(string <str>) BIGINT 返回字符串中首字符的数字值。 concat concat(array<T> <a>, array<T> <b>[
在Spark SQL作业中使用UDTF 操作场景 DLI支持用户使用Hive UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）自定义表值函数，UDTF用于解决一进多出业务场景，即其输入与输出是一对多的关系，读入一行数据，输出多个值。 约束限制
Hudi常见配置参数 本章节介绍Hudi重要配置的详细信息，更多配置请参考hudi官网：https://hudi.apache.org/cn/docs/0.11.0/configurations/。 提交DLI Spark SQL作业时，在SQL编辑器界面右上角的”设置”->”参数设置”中可以配置Hudi参数。
创建并提交Spark作业 场景描述 本章节指导用户通过API创建并提交Spark作业。 约束限制 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为6~10分钟。 涉及接口 创建弹性资源池：创建弹性资源池。 创建队列：在弹性资源池中添加队列。 上传分组资源：上传Spark作业所需的资源包。
在Spark SQL作业中使用UDAF 操作场景 DLI支持用户使用Hive UDAF（User Defined Aggregation Function，用户定义聚合函数）可对多行数据产生作用，通常与groupBy联合使用；等同于SQL中常用的SUM()，AVG()，也是聚合函数。
使用JDBC连接DLI并提交SQL作业 操作场景 在Linux或Windows环境下您可以使用JDBC应用程序连接DLI服务端提交作业。 使用JDBC连接DLI提交的作业运行在Spark引擎上。 JDBC版本2.X版本功能重构后，仅支持从DLI作业桶读取查询结果，如需使用该特性需具备以下条件：
在DLI控制台配置数据库权限 数据库权限操作场景 针对不同用户，可以通过权限设置分配不同的数据库权限。 管理员用户和数据库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数据库权限。 给新用户设置数据库权限时，该用户所在用户组的所属区域需具有Tenant Guest权限。关于Tenant
Upsert Kafka 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka
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