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Flink SQL作业Kafka分区数增加或减少，怎样不停止Flink作业实现动态感知？ 问题描述 用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。初期Flink作业规划的Kafka的分区数partition设置过小或过大，后期需要更改Kafka区分数。
删除视图 功能描述 删除视图。 语法格式 1 DROP VIEW [IF EXISTS] [db_name.]view_name; 关键字 DROP：删除指定视图的元数据。虽然视图和表有很多共同之处，但是DROP TABLE不能用来删除VIEW。 注意事项 所要删除的视图必须是已经存在的，否则会出错，可以通过IF
视图相关 创建视图 删除视图
CREATE VIEW语句 语法定义 CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [{columnName [, columnName ]* }] [COMMENT view_comment] AS query_expression 功能描述
WHEN flag IN ('android', 'iphone')THEN user_id ELSE NULL END) AS app_uv 可调整为 COUNT(DISTINCT user_id) FILTER(WHERE flag IN ('android', 'iphone'))
的“自读自写”场景（包括分区表和非分区表），直接在原表上执行insert overwrite可能会导致数据丢失或数据不一致的风险。 如果要实现“自读自写”场景数据操作，建议使用一个临时表来处理数据。如图1所示。 "自读自写"即目的表和数据源表都是同一张表。例如，假设将student表中class_no
创建视图 功能描述 创建视图。 语法格式 1 CREATE [OR REPLACE] VIEW view_name AS select_statement; 关键字 CREATE VIEW：基于给定的select语句创建视图，不会将select语句的结果写入磁盘。 OR REP
GROUPING SETS 功能描述 GROUPING SETS生成交叉表格行，可以实现GROUP BY字段的交叉统计。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY col_name_list
n提供的Hudi锁实现类。 配置项 配置值 hoodie.write.lock.provider org.apache.hudi.lakeformation.LakeCatMetastoreBasedLockProvider 关闭Hudi锁，或者使用其他的锁实现类时，存在数据丢失/异常的风险。
事实表通常整表数据规模较大，以新增数据为主，更新数据占比小，且更新数据大多落在近一段时间范围内（年或月或天），下游读取该表进行ETL计算时通常会使用时间范围进行裁剪（例如最近一天、一月、一年），这种表通常可以通过数据的创建时间来做分区以保证最佳读写性能。 维度表数据量一般整表数据规模较小，以更新数据为
userDefined结果表 功能描述 您可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入到指定的云生态或者开源生态。 前提条件 已编写代码实现自定义sink类： 自定义sink类需要继承Flink开源类：RichSinkFunction，并指定数据类型为：Tuple2<Boolean
[EXTENDED] [db_name.] function_name; 关键字 EXTENDED：显示扩展使用信息。 注意事项 返回已有函数的元数据（实现类和用法），如果函数不存在，则系统报错。 示例 查看函数mergeBill的相关信息。 1 DESCRIBE FUNCTION mergeBill;
介绍内网环境打通DLI和外部数据源之间的网络的操作实践。 配置DLI 队列与公网网络联通 介绍通过配置SNAT规则，添加到公网的路由信息，实现队列到和公网的网络打通的实践方案。
创建一个Kafka源表，用来从Kafka指定Topic中读取消费数据； 创建一个结果表，用来通过JDBC向MySQL中写入结果数据。 实现相应的处理逻辑，以实现各个指标的统计。 为了简化最终的处理逻辑，使用创建视图进行数据预处理。 利用over窗口条件和过滤条件结合以去除重复数据（该方式是利用了top
Maxwell Format 功能描述 Flink 支持将 Maxwell JSON 消息解释为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在许多情况下，这对于利用此功能很有用。 例如： 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图
QL便可实现海量数据查询分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载，存算分离架构，存储资源和计算资源按需灵活配置，提高了资源利用率，降低了成本。 企业级多租户 支持计算资源按租户隔离，数据权限控制到队列、作业，帮助企业实现部门间的数据共享和权限管理。
使用HetuEngine on Hudi HetuEngine是高性能的交互式SQL分析及数据虚拟化引擎，它与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询，并支持跨源跨域统一访问，使能数据湖内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine对Hudi仅支持select操
通过DLI开放的API和调用示例，您可以使用并管理队列，SQL作业，Spark作业和跨源作业等。您还可以直接调用DLI SDK提供的接口函数实现业务。 常用API API概览 队列相关API Spark作业相关API 增强型跨源相关API 流作业相关API 流作业模板相关API SDK参考
DLI增强型跨源连接创建对等连接的主要原因是为了实现DLI与不同VPC中的数据源之间的网络连通。 当DLI需要访问外部数据源，而这些数据源位于不同的VPC中时，由于网络隔离，DLI默认无法直接读取这些数据源的数据。通过创建增强型跨源连接，可以采用对等连接的方式打通DLI与数据源的VPC网络，从而实现数据的互通和跨源分析。
公网数据源指的是可以通过互联网访问的数据源。这些数据源资源有一个公网IP地址，配置DLI与公网网络联通可以实现对这些数据源的访问。 本节提供了详细的操作指导，介绍如何通过设置SNAT规则和配置路由信息，实现DLI服务与公网的网络连接。 操作流程 图1 配置DLI队列访问公网流程 步骤1：创建VPC
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