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创建一张Hudi表： 将如下的建表语句粘贴至DLI SQL编辑器的输入区域，修改 LOCATION，执行引擎选择Spark，配置队列，数据目录，数据库，随后点击右上角的执行按钮，提交作业。 注意：由DLI提供元数据服务时，暂不支持创建Hudi内表，即必须配置 LOCATION 指向 OBS
如果遇到提示SMN主题不存在您可以按照以下步骤进行排查： 确认SMN主题是否已经创建。 如果未创建，请在SMN服务管理控制台创建一个新的主题。 如何自定义SMN主题，请参见《消息通知服务用户指南》中“创建主题”章节。 检查IAM权限。 如果SMN主题已经存在，但仍然提示不存在，请进入统
SDK列表提供了DLI云服务支持的SDK列表，您可以在GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档。 在线生成SDK代码 【样例】 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代
DLI SQL队列对接DLI元数据方法： 在DLI管理控制台的SQL编辑器页面的“数据目录”中选择“dli”。 在“数据库”选项中选择要对接的DLI元数据中的数据库，即可对接到DLI元数据。 DLI通用队列对接DLI元数据方法： 请参考使用Spark作业访问DLI元数据。 DLI
跨源连接相关 跨源连接HBase表 跨源连接OpenTSDB表 跨源连接DWS表 跨源连接RDS表 跨源连接CSS表 跨源连接DCS表 跨源连接DDS表 跨源连接Oracle表
使用Spark作业访问sftp中的文件，作业运行失败，日志显示访问目录异常 执行作业的用户数据库和表权限不足导致作业运行失败 为什么Spark3.x的作业日志中打印找不到global_temp数据库 在使用Spark2.3.x访问元数据时，DataSource语法创建avro类型的OBS表创建失败
); 关键字 ADD COLUMNS：添加列。 COMMENT：列描述。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name Database名称，由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以下划线开头。 table_name 表名称。 col_name 列字段名称。
击创建demo数据库，请参见图1。 图1 创建数据库 “default”为内置数据库，不能创建名为“default”的数据库。 选择demo数据库，在编辑框中输入以下SQL语句： create table user( user_id int, age int, gender
典型场景示例：迁移Hive数据至DLI 典型场景示例：迁移Kafka数据至DLI 典型场景示例：迁移Elasticsearch数据至DLI 典型场景示例：迁移RDS数据至DLI 典型场景示例：迁移DWS数据至DLI 父主题： 数据迁移与数据传输
或任务过多导致的。 解决方案： 设置并发数：通过设置合适的并发数，可以启动多任务并行运行，从而提高作业的处理能力。 例如访问DWS大批量数据库数据时设置并发数，启动多任务的方式运行，避免作业运行超时。 具体并发设置可以参考对接DWS样例代码中的partitionColumn和nu
值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射
存储计费 DLI数据存储计费模式 存储资源是DLI服务内部的存储资源，用于存储数据库和DLI表。支持以下计费模式： 按需计费：按需计费是一种后付费模式，DLI支持使用按需计费模式购买数据存储。按照存储在DLI服务中的数据存储量（单位为“GB”）收取存储费用。计费方式自创建起按自然
class_name [USING resource,...] resource: : JAR file_uri 注意事项 如果在数据库中存在同名的函数，系统将会报错。 只支持Hive语法创建函数。 请注意避免该场景：如果创建的自定义函数F1指定类C1，程序包名JAR1，创
≥0 队列 5分钟 flink_read_records_per_second Flink作业数据输入速率 展示用户Flink作业的数据输入速率，供监控和调试使用。 ≥0 Flink作业 10秒钟 flink_write_records_per_second Flink作业数据输出速率
增强型跨源连接的优势： 网络连通性：直接打通DLI与目的数据源的VPC网络实现数据互通。 支持多种数据源：支持DLI与多种数据源的网络连通，例如DWS，RDS，CSS，DCS等数据源。 父主题： 增强型跨源连接类
值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射
hive.NonPartitionedExtractor"). option("hoodie.datasource.hive_sync.database", databaseName). option("hoodie.datasource.hive_sync.table", tableName)
unixdate, from_unixtime(unixdate) as timestamp_from_unixtime from database_t; 输出： +------------------+------------------------------+ | unixdate
DLI资源配额类 什么是用户配额？ 怎样查看我的配额 如何申请扩大配额
SQL作业相关 数据库相关 表相关 作业相关 父主题： Python SDK
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