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（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。
ORDER BY 功能描述 按字段实现查询结果的全局排序。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference ORDER BY col_name [ASC | DESC] [,col_name [ASC | DESC]
作业类型 表类型 数据源 Spark SQL - DWS、RDS、DDS、Redis Flink OpenSource SQL 源表 DWS、RDS、Redis 结果表 DWS、RDS、CSS、Redis 维表 DWS、RDS、Redis 操作步骤 创建跨源认证。 登录DLI管理控制台。
SQL作业从Kafka读取数据写入到Elasticsearch的开发示例。 从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS 介绍使用Flink OpenSource SQL作业从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS的开发示例。 从PostgreSQL CDC源表读取数据写入到DWS 介绍使用Flink
OpenSource SQL作业开发 从Kafka读取数据写入到RDS 从Kafka读取数据写入到DWS 从Kafka读取数据写入到Elasticsearch 从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS 从PostgreSQL CDC源表读取数据写入到DWS Flink作业高可靠推荐配置指导（异常自动重启）
println("esTruststoreFileName is " + esTruststoreFileName); // 拼接文件完整路径 String esTransportKeystoreLocalPath = pathUser + "/" +
参考增强型跨源连接，在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列
Resource由<服务名:region:domainId:资源类型:资源路径>5个字段组成，通配符号*表示所有资源。5个字段可以灵活设置，资源路径可以按照场景需要，设置不同级别的权限控制。当需要设置该服务下的所有资源时，可以不指定该字段。Resource定义请参考表3。Resource中的资源类型和资源路径请参考表4。
此处的sub_query与聚合函数的位置不能左右互换。 示例 对表student_info按字段name进行分组，计算每组中记录数，若其记录数等于子查询中表course_info的记录数，返回表student_info中字段name等于表course_info字段name的记录数。 1 2 3 SELECT name
long, decimal, float, double, date, timestamp类型。 创建分区表时，分区字段必须是表字段的最后一个字段或几个字段，且多分区字段的顺序也必须对应。否则将出错。 单表分区数最多允许200000个。 2024年1月后新注册使用DLI服务的用户，且使用Spark3
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 FileSystem源表 父主题： 数据定义语句DDL
云审计服务支持的DLI操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建数据库 database createDatabase 删除数据库 database deleteDatabase 修改数据库所有者 database alterDatabaseOwner 创建表 table createTable
否 '#'号指定的字段类型的最小值 '#'号指定的字段类型 当“fields.#.kind”字段为：random时有效。 表示随机生成器的最小值，'#' 指定的字段仅适用于数字类型。 fields.#.max 否 '#'号指定的字段类型的最大值 '#'号指定的字段类型 当“fields
否 '#'号指定的字段类型的最小值 '#'号指定的字段类型 当“fields.#.kind”字段为：random时有效。 表示随机生成器的最小值，'#' 指定的字段仅适用于数字类型。 fields.#.max 否 '#'号指定的字段类型的最大值 '#'号指定的字段类型 当“fields
指定分组的字段，支持单字段及多字段分组。 col_name_list 字段列表。 ORDER BY 对查询结果进行排序。 ASC/DESC ASC为升序，DESC为降序，默认为ASC。 CLUSTER BY 为分桶且排序，按照分桶字段先进行分桶，再在每个桶中依据该字段进行排序，即当DISTRIBUTE
整个Flink环境。通过将非Connector的Flink依赖项（以flink-开头）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：
2])); --查询数据 select * from map_tb; -- {bar=2, foo=1} ROW ROW的字段可是任意所支持的数据类型，也支持各字段数据类型不同的混合方式。 --创建ROW表 create table row_tb (id int,col1 row(a
获取指定字段。不同于select，col每次只能获取一个字段，返回类型为Column类型，示例如下： 1 val idCol = jdbcDF.col("id") drop 删除指定字段。传入要删除的字段，返回不包含此字段的DataFrame对象，并且每次只能删除一个字段，示例如下：
'connector.url' = 'jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3306/xx', 'connector.table' = 'jdbc_table_name', 'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', 'connector
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
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