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DLI跨源分析场景连接外部数据源时，由于数据源的VPC与DLI VPC不同，网络无法连通，导致DLI无法读取数据源数据。DLI提供的增强型跨源连接功能可以实现DLI与数据源的网络连通。 本节操作为您介绍跨VPC的数据源网络连通方案： 创建增强型跨源连接：采用对等连接的方式打通DLI与数据源的VPC网络。
decode1(<expression>, <search>, <result>[, <search>, <result>]...[, <default>]) 参数的数据类型 实现if-then-else分支选择的功能。 javahash javahash(string a) STRING 返回hash值。 max_pt
配置DLI 队列与公网网络联通 操作场景 本节操作为您提供DLI队列在公网访问场景下网络打通的方法。通过配置SNAT规则，添加到公网的路由信息，可以实现队列到和公网的网络打通。 操作流程 图1 配置DLI队列访问公网流程 步骤1：创建VPC 登录虚拟私有云控制台，创建虚拟私有云。创建的VPC供NAT访问公网使用。
增强型跨源支持项目级授权，授权后，项目内的用户具备该增强型跨源连接的操作权。可查看该增强型跨源连接、可将创建的弹性资源池与该增强型跨源连接绑定、可自定义路由等操作。以此实现增强型跨源连接的跨项目应用。本节操作介绍对增强型跨源连接授权或回收权限的操作步骤。 如果被授权的项目属于相同区域（region）的不同用户
当社区版Flink提供的Connector不能满足特定需求时，用户可以通过Jar作业来实现自定义的Connector或数据处理逻辑。 适合需要实现UDF（用户定义函数）或特定库集成的场景，用户可以利用Flink的生态系统来实现高级的流处理逻辑和状态管理。 创建Flink Jar作业请参考创建Flink
huaweicompany.udf.UdfScalarFunction'; UDF UDF函数需继承ScalarFunction函数，并实现eval方法。open函数及close函数可选。 编写代码示例 import org.apache.flink.table.functions
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udf_test AS 'com.xxx.udf.UdfScalarFunction'; UDF UDF函数需继承ScalarFunction函数，并实现eval方法。open函数及close函数可选。 编写代码示例 import org.apache.flink.table.functions
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"1", encode = "csv", field_delimiter = "," ); /** 创建数据维表，用于和输入流连接，实现字段回填 * * 根据实际情况修改以下选项： * value_type：redis的键值对应值类型，支持STRING、HASH
"1", encode = "csv", field_delimiter = "," ); /** 创建数据维表，用于和输入流连接，实现字段回填 * * 根据实际情况修改以下选项： * value_type：redis的键值对应值类型，支持STRING、HASH
间的网络。 配置DLI 队列与公网网络连通 介绍DLI队列在公网访问场景下网络连通的方法。通过配置SNAT规则，添加到公网的路由信息，可以实现队列到和公网的网络打通。 Spark SQL作业开发 使用Spark SQL作业分析OBS数据 介绍使用Spark SQL作业创建OBS表
对于包含count(distinct)的多维分析（with cube）的查询场景，spark典型的执行计划是将cube使用expand算子来实现，但该操作会导致查询膨胀，为了避免出现查询膨胀，建议执行如下配置： spark.sql.keep.distinct.expandThreshold：
图1 Flink作业配置参数 对于Flink Jar作业，您需要在代码中开启Checkpoint，同时如果有自定义的状态需要保存，您还需要实现ListCheckpointed接口，并为每个算子设置唯一ID。然后在作业配置中，勾选“从Checkpoint恢复”，并准确配置Checkpoint路径。
是否将 "null" 字符串转化为 null 值。 数据类型映射 目前 CSV 的 schema 都是从 table schema 推断而来的。显式地定义 CSV schema 暂不支持。 Flink 的 CSV Format 数据使用 jackson databind API 去解析
DLI表表示数据存储在本服务内部的表中。 CloudTable表表示数据储存在CloudTable服务的表中。 可通过DLI创建表，与其他服务的数据进行关联，以此来实现不同数据源的联合查询分析。 常量与变量 环境变量中，常量与变量的区别如下： 常量在程序运行过程中，所表示的值是无法被改变的。 变量是“可读
lookup.batch.interval 和 lookup.batch.size 选项。此外，由于底层批处理间隔干扰机制的实现，用户必须在 flink 配置中显式启用 table.exec.batch-lookup.enabled' 选项 ignore-retractions 否 false
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