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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 临时连接更改数据库表的历史等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT/UPDATE/DELETE
在DLI Console上执行UDTF相关操作时，需要使用自建的SQL队列。 不同的IAM用户使用UDTF时，除了创建UDTF函数的用户，其他用户如果需要使用时，需要先进行授权才可使用对应的UDTF函数。授权操作参考如下： 登录DLI管理控制台，选择“ 数据管理 > 程序包管理”页面，选择对应的UDTF
使用DLI提交SQL作业 创建并提交SQL作业 导出SQL作业结果 配置SQL防御规则 设置SQL作业优先级 查询SQL作业日志 管理SQL作业 查看SQL执行计划 创建并管理SQL作业模板
appName("datasource-rds").getOrCreate(); 通过SQL API 访问 创建DLI跨源访问RDS的关联表，填写连接参数。 1 2 3 4 5 6 7 sparkSession.sql( "CREATE TABLE IF NOT EXISTS dli_to_rds USING
数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。 MAP 一组无序的键/值对，使用给定的Key和Va
jdbc连接地址，格式为：jdbc:postgresql://${ip}:${port}/${dbName} 。 connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 jdbc连接驱动，默认为: org.postgresql.Driver。
在DLI控制台删除表 在DLI控制台修改表所有者 将OBS数据导入至DLI 导出DLI表数据至OBS中 在DLI控制台预览表数据 父主题： 创建数据库和表
builder.appName("datasource-rds").getOrCreate() 通过DataFrame API 访问 连接参数配置 1 2 3 4 5 url = "jdbc:mysql://to-rds-1174404952-ZgPo1nNC.datasource
Write Amplification（写放大） 高 低（取决于compaction策略） Hudi表使用约束与限制 Hudi支持使用Spark SQL操作Hudi的DDL/DML的语法。但在使用DLI提供的元数据提交SparkSQL作业时，部分直接操作OBS路径的SQL语法暂不支持，详细说明请参考DLI
列。 跨账号使用UDF时，除了创建UDF函数的用户，其他用户如果需要使用时，需要先进行授权才可使用对应的UDF函数。授权操作参考如下： 登录DLI管理控制台，选择“ 数据管理 > 程序包管理”页面，选择对应的UDF Jar包，单击“操作”列中的“权限管理”，进入权限管理页面，单击右上角“授权”，勾选对应权限。
= 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--其中url中的flink表示MySQL中orders表所在的数据库名 'table-name' = 'orders', 'username' = 'MySQLUsername'
查看Spark内置依赖包的版本请参考内置依赖包。 资源包管理中的包是否能够下载? 资源包仅提供托管服务，不提供下载功能。 如何使用API通过公网访问DLI？ DLI域名公网访问请使用域名访问：dli.{regionid}.myhuaweicloud.com 数据湖探索的终端节点请参考终端节点。
系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 connection_id 否 String 增强型跨源连接ID，用于标识跨源连接的UUID。 privileges 否 Array of Object 跨源连接各个授权项目的信息。具体参数请参考表3。 表3 privileges参数 参数名称 是否必选
Catalog 简介 Catalog提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。 数据处理最关键的方面之一是管理元数据。 元数据可以是临时的，例如临时表、或者通过TableEnvironment注册的UDF。 元数据也可以是持久化的，例如Hive
GROUP BY中使用HAVING 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY groupby_expression[, groupby_expression…
在DLI使用Hudi提交Spark Jar作业 提交Spark jar作业的场景需要手动配置由LakeFormation提供元数据服务的Hudi锁实现类，请参照 Hudi锁配置说明。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Spark作业”，进入到Spark作业的界面。 提交Hudi相关的Spark
Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息（Canal 默认使用 protobuf）。 Flink 支持将 Canal 的 JSON
码的编写与作业的开发，使用Notebook灵活的进行数据分析与探索，本节操作介绍使用Notebook作业提交DLI作业的操作步骤。 关于Jupyter Notebook的详细操作指导，请参见Jupyter Notebook使用文档。 使用Notebook实例提交DLI作业适用于在
在DLI使用Hudi提交Flink SQL作业 本节操作介绍在DLI使用Hudi提交Flink SQL作业的操作步骤。 具体语法说明请参考Flink OpenSource SQL1.15语法概览。 进入DLI控制台，随后单击左侧菜单的“作业管理 > Flink作业”，进入Flink作业的界面。
column_name 示例 回收用户user_name1对于数据库db1的删除数据库权限。 1 REVOKE DROP_DATABASE ON databases.db1 FROM USER user_name1; 回收用户user_name1对于数据库db1的表tb1的SELECT权限。 1 REVOKE
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