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connector.type 是 connector类型，对于redis，需配置为'redis'。 connector.host 是 redis连接地址。 connector.port 是 redis连接端口。 connector.password 否 redis认证密码。 connector
mode' = 'jdbc', //同步元数据方式为jdbc 'hive_sync.jdbc_url' = '',
API语法说明 设置写入方式 Hudi通过hoodie.datasource.write.operation参数设置写入模式。 insert： 该操作不需要通过索引去查询具体更新的文件分区，因此它的速度比upsert快。当不包含更新数据时建议使用该操作，如果存在更新数据使用该操作会出现重复数据。
OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。 查询结果参考如下： +I(test-flink,test) +I(test-flink,flink)
OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。 查询结果参考如下： +I(test-flink,test) +I(test-flink,flink)
使用Spark SQL作业分析OBS数据 DLI支持将数据存储到OBS上，后续再通过创建OBS表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括：创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已
EXISTS table1_ctas USING parquet AS SELECT * FROM table1; 若需要按照自定义方式筛选数据插入table1_ctas中，可以使用如下的SELECT语句“SELECT col_1 FROM table1 WHERE col_1
SET TBLPROPERTIES`指定external属性，命令将会失败。 如需在Spark3.3.x版本中恢复Spark2.4.x的使用方式，可以通过设置spark.sql.legacy.notReserveProperties为 true来实现。 升级引擎版本后是否对作业有影响：
登录OBS控制台，将生成的Jar包文件上传到OBS路径下。 登录DLI控制台，选择“作业管理 > Spark作业”。 单击操作列“编辑”。 编辑“应用程序”，选择1上传的OBS地址。 图11 配置应用程序 Spark 3.3以下版本： 分别上传Jar包到OBS和DLI下。 登录OBS控制台，将生成的Jar包文件上传到OBS路径下。
print(tbl.name) 完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 描述表信息 您可以使用该接口获取表的元数据描述信息。示例代码如下： def get_table_schema(dli_client, db_name, tbl_name):
select get_json_object('{"b":"1","b":"2"}', '$.b'); 输出结果按照JSON字符串的原始排序方式输出。 返回{"b":"3","a":"4"}。 select get_json_object('{"b":"3","a":"4"}', '$');
OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。 父主题： 创建结果表
OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。 查询结果参考如下： +I(1,1,2022-04-02T15:00,2022-04-02)
false：关闭DLI数据多版本功能。 comment 表描述信息。 orc.compress orc存储格式表的一个属性，用来指定orc存储的压缩方式。支持取值为： ZLIB SNAPPY NONE auto.purge 当设置为true时，删除或者覆盖的数据会不经过回收站，直接被删除。
缺点是随着数据的增长，文件依然会持续膨胀； 方法二：大粒度分区（推荐），如果使用分区表则需要根据数据增长情况来计算，例如使用年分区，这种方式相对麻烦些但是多年后表无需重新导入。 方法三：数据老化，按照业务逻辑分析大的维度表是否可以通过数据老化清理无效的维度数据从而降低数据规模。
分别分组，并像简单的 group by 子句一样为每个组进行聚合。 GROUPING SETS 的每个子列表可以是：空的，多列或表达式，它们的解释方式和直接使用 GROUP BY 子句是一样的。一个空的 Grouping Sets 表示所有行都聚合在一个分组下，即使没有数据，也会输出结果。
计费概述 数据湖探索DLI的计费由不同的计费项组成，不同的计费项有不同的计费模式，如图1所示。 图1 DLI的计费组成 计费项 DLI的计费项包括计算计费、存储计费、扫描量计费。DLI的计费详情请参见DLI产品价格详情。您可以通过DLI提供的价格计算器，快速计算出购买资源的参考价格。
OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。 方法三：如果是新版本队列，可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 >
从最新的数据开始消费，此策略会忽略通道中已有数据 // EARLIEST 从最初的数据开始消费，此策略会获取通道中所有的有效数据 String startingOffsets = params.get("startOffset");
入数据通过哈希函数进行分布。 ROUND_ROBIN Fragment会在固定数量的节点上执行，片段在固定数量的节点上执行，输入数据以轮循方式进行分布。 BROADCAST Fragment会在固定数量的节点上执行，输入数据被广播到所有的节点。 SOURCE Fragment在访问输入分段的节点上执行。
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