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据仓库服务（DWS）中。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，
overwrite table insert overwrite table delta_table0 select 1, 'a1', 20; 系统响应 可在执行历史或作业列表中查看任务运行成功或失败。 父主题： Delta DML语法说明
据仓库服务（DWS）中。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息
1(Spark通用队列场景)及以上版本的引擎执行作业时，需自行在IAM页面创建相关委托。 引擎版本低于Flink1.15，执行作业时默认使用dli_admin_agency；引擎版本低于Spark 3.3.1，执行作业时使用用户认证信息（AKSK、SecurityToken）。 即引擎版本低于Flink1
区列的字段数据。分区表查询时需要指定分区字段，导致查询不到表数据。 问题根因 DLI分区内表在导入数据时，如果文件数据没有包含分区字段，则系统会默认指定分区值“__HIVE_DEFAULT_PARTITION__”，当前Spark判断分区为空时，则会直接返回null，不返回具体的数据。
是 jdbc连接地址，格式为：jdbc:postgresql://${ip}:${port}/${dbName} 。DWS数据库版本为8.1.0以后的版本时，格式为：jdbc:gaussdb://${ip}:${port}/${dbName}。 connector.table 是
DLI将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，
Flink支持processing-time temporal join Hive Table，processing-time temporal join始终会加入最新版本的时态表。Flink支持分区表和 Hive非分区表的临时连接，对于分区表，Flink 支持自动跟踪Hive表的最新分区。详情可参考：Apache
QL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 DLI Flink 1.15版本支持两种DWS Connector方式用于接入GaussDB数据：
从Kafka读取数据写入到Elasticsearch 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 本示例场景对用户购买商品的数据信息进行分析，将满足特定条件的数据结果进行汇总输出。购买商品数据信息为数据源发送到Kafka中，再将Kafka数据的分析结果输出到Elasticsearch中。
String Flink版本。当用户设置“feature”为“basic”时，该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用，指定作业运行使用的DLI基础Flink镜像的版本。 image 否 String 自定义镜像。格式为：组织名/镜像名:镜像版本。 当用户设置“fea
说明 配置示例 Spark版本 Spark 3.3.x及以上版本支持对接LakeFormation。 3.3.1 委托 使用Spark 3.3.1及以上版本的引擎执行作业时，需要您先在IAM页面创建相关委托，并在此处添加新建的委托信息。选择该参数后系统将自动为您的作业添加以下配置：
可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性，可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。 DLI可以通过增强型跨源连接功能将Flink作业的输出数据写入到OpenTSDB中。
进入DLI界面，在左侧菜单点击”作业管理”->”Spark作业”，随后在右侧界面的右上角点击”创建作业”。 首先配置队列，Spark版本选择 3.3.1 及之后的版本。 可以选择配置作业名称，便于识别和筛选。 配置”应用程序”，路径指向上一步上传至OBS的Spark jar包。 配置委托。
Strings 用户已上传到DLI资源管理系统的类型为file的资源包名。也支持指定OBS路径，例如：obs://桶名/包名。 modules 否 Array of Strings 依赖的系统资源模块名，具体模块名可通过查询组内资源包（废弃）接口查看。 DLI系统提供了用于执行跨源作业的依赖模块，各个不同的服务对应的模块列表如下：
细粒度权限：dli:table:insertIntoTable 由LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。 系统响应 可以确认任务状态成功，运行QUERY语句查看表中写入的数据。 父主题： Hudi DML语法说明
作业管理页面。Spark作业管理页面显示所有的Spark作业，作业数量较多时，系统分页显示，您可以查看任何状态下的作业。 表1 作业管理参数 参数 参数说明 作业ID 所提交Spark作业的ID，由系统默认生成。 名称 所提交Spark作业的名称。 队列 所提交Spark作业所在的队列。
置path参数。 如果需要对指定分区进行clustering，参考格式：predicate => "dt = '2023-08-28'" 系统响应 可以检查任务状态是否成功，查看任务结果，查看任务日志确认有无异常。 父主题： Hudi CALL COMMAND语法说明
TABLE语句中的“COMPUTED COLUMN”来进行类似功能构造。 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。 语法格式 create table dataGenSource(
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