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中分析和管理，您可以通过云数据迁移服务CDM等迁移工具迁移数据至DLI，再使用DLI提交作业分析数据。 CDM支持数据库、数据仓库、文件等多种类型的数据源，通过可视化界面对数据源迁移任务进行配置，提高数据迁移和集成的效率。 具体操作请参考迁移外部数据源数据至DLI。 图1 迁移数据至DLI
在安装和使用Kyuubi前，确保您的开发环境已安装JDK。 Java SDK要求使用JDK1.8或更高版本。考虑到后续版本的兼容性，推荐使用1.8版本。 下载JDK。 从Oracle官网下载并安装JDK1.8版本安装包。 本例使用jdk-8u261-linux-x64.tar.gz。 将jdk上传到linux服务器对
“创建安全集群并登录其Manager”章节创建Kerberos认证集群。参考“创建角色和用户”章节添加用户并赋权。 参考《使用HBase客户端》使用1中创建的用户认证登录。“人机”用户第一次登录时需修改密码。 登录Manager界面，选择“系统 > 权限 > 用户”，选择新建用户，选择“更多
和第三方库（如Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc）的作用域设置为provided，可以确保这些依赖项不会被包含在Jar作业中，从而实现最小化提交，避免依赖包与flink内核中依赖包冲突： 仅Flink 1.15版本支持Flink Jar作业最小化提交。 Flin
ws。 数据库服务器 单击输入框旁边的“选择”按钮，选择当前已创建的DWS集群名称。 端口 DWS数据库的端口，默认为：8000。 数据库名称 当前需要迁移的DWS数据库名称。当前示例为DWS集群上创建数据库和表中创建的数据库“testdwsdb”。 用户名 待连接数据库的用户。
'connector.url' = 'jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3306/xx', 'connector.table' = 'jdbc_table_name', 'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', 'connector
该示例是利用Postgres-CDC实时读取RDS PostgreSQL中的数据，并写入到Print结果表中，其具体步骤如下（当前示例使用的数据库引擎版本是RDS PostgreSQL 11.11）： 参考增强型跨源连接，根据PostgreSQL所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨
为查看DLI Flink作业创建权限策略： 策略名称：可以使用默认名称，也可以自定义。 作用范围：选择“项目级服务”。 策略配置方式：选择“可视化视图”。 策略内容：依次选择“允许”，“数据湖探索”，“dli:jobs:list_all”。 单击“确认”，创建策略。 图3 创建策略
value2 ...]) 参数描述 表1 MERGE INTO参数 参数 描述 database_name Database名称，由字母、数字和下划线（_）组成。 table_name Database中的表名，由字母、数字和下划线（_）组成。 bucket_name obs桶名称。
'connector.url' = 'jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3306/xx', 'connector.table' = 'jdbc_table_name', 'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', 'connector
删除数据库（废弃） 功能介绍 该API用于删除空数据库，默认方式下，若待删除的数据库中存在表，则需先删除其中的所有表。删除表API请参见删除表（废弃）。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： DELETE /v1
创建表相关语法 表1 创建表相关语法 语法分类 功能描述 创建源表 DataGen源表 DWS源表 Hbase源表 JDBC源表 Kafka源表 MySQL CDC源表 Postgres CDC源表 Redis源表 Upsert Kafka源表 创建结果表 BlackHole结果表 ClickHouse结果表
19:26:24.000 SELECT parse_duration('5m'); -- 0 00:05:00.000 MySQL 日期函数 在这一章节使用与MySQL date_parse和str_to_date方法兼容的格式化字符串。 date_format(timestamp,
性根据ClickHouse和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 使用ClickHouse客户端连接到ClickHouse服务端，并使用以下命令查询集群标识符cluster等其他环境参数信息。 select cluster,shard_num
（可选）步骤三：创建增强型跨源连接 本示例演示的操作需要跨源连接RDS外部数据源，所以需要创建跨源连接。如果作业不需要连接外部数据源，则该步骤可以跳过。 登录RDS控制台，创建RDS数据库实例。 具体操作请参见购买RDS for MySQL实例。 登录RDS实例后，单击“新建数据库”，创建名称为“test2”的数据库。
或特定库集成的复杂数据处理场景。可以利用Flink的生态系统，实现高级流处理逻辑和状态管理。 Spark作业 Spark作业是指用户通过可视化界面和RESTful API提交的作业，支持提交Spark Core/DataSet/MLlib/GraphX等Spark全栈作业。 CU
已创建对应的外部数据源集群。具体对接的外部数据源根据业务自行选择。 表1 创建各外部数据源参考 服务名 参考文档链接 RDS 购买RDS for MySQL实例 DWS 创建DWS集群 DMS Kafka 创建Kafka实例 注意： 创建DMS Kafka实例时，不能开启Kafka
返回的数据条数，取值需要大于等于0，默认返回所有数据。 keyword 否 String 数据库名过滤关键字，模糊匹配，获取数据库名含有该关键字的所有数据库。 tags 否 String 数据库标签。格式为“key=value”，例如： 单标签场景： GET /v1.0/{project_id}/databases
SQL使用DEW管理访问凭据 Flink Opensource SQL场景使用DEW管理和访问凭据的操作指导，将Flink作业的输出数据写入到Mysql或DWS时，在connector中设置账号、密码等属性。 Flink Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 访问OBS的AKSK为例介绍Flink
"CREATE TABLE test_sparkapp.dli_rds USING JDBC OPTIONS ('url'='jdbc:mysql://%s'," \ "'driver'='com.mysql.jdbc.Driver','dbtable'='test
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