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保存方式 修改：将修改保存至当前的模板中。 新增：将修改另存为新的模板。 SQL语句编辑区域 输入详细的SQL语句，实现业务逻辑功能。SQL语句的编写请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 保存 保存修改。 创建作业 使用当前模板创建作业。 格式化 对SQL语句进行格式化，将SQL语句格式化后，需要重新编辑SQL语句。
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
使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka的地址-->测试）。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
gName是DLI控制台的数据目录映射名。 图2 在SQL编辑器页面选择数据目录 对接LakeFormation实例场景，在创建数据库时需要指定数据库存储的OBS路径。 对接LakeFormation实例场景，在创建表时不支持设置表生命周期和多版本。 对接LakeFormation实例场景，LOAD
型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Redis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根据redis的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink
Upsert Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。
型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Redis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根据redis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。 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink
使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
IS DISTINCT FROM B BOOLEAN 若A与B不相等，则返回TRUE，将空值视为相同。 A IS NOT DISTINCT FROM B BOOLEAN 若A与B相等，则返回TRUE，将空值视为相同。 A BETWEEN [ASYMMETRIC | SYMMETRIC]
CHECK 约束。 在将约束添加到表中之前会验证所有现有行是否满足约束。 注意事项 在将约束添加到表中之前会验证所有现有行是否满足约束，如果有行不满足约束，约束将添加失败，添加前需先清理不满足约束的数据。 命令格式 ALTER TABLE [database_name.]table_name|DELTA
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。
然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka或ecs的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 购买ecs集群，并下载5
OVERWRITE [database_name.]table_name|DELTA.`obs://bucket_name/tbl_path` select query; 参数描述 表1 INSERT INTO参数 参数 描述 database_name Database名称，由字母、数字和下划线（_）组成。
sparkContext().addFile("obs://桶名/地址/transport-keystore.jks"); sparkSession.sparkContext().addFile("obs://桶名/地址/truststore.jks"); //
然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka或ecs的地址-->测试）。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 购买ecs集群，并下载5
connector. table-name 是 hbase中的表名 connector.zookeeper.quorum 是 Zookeeper的地址 connector.zookeeper.znode.parent 否 Zookeeper中的根目录，默认是/hbase connector
用Kafka结果表将数据写入到kafka的另一个topic中。 参考增强型跨源连接，根据Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置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根据Kafk
参数名称与参数值 参数说明 'krb5conf' = './krb5.conf' krb5.conf的地址。 'keytab'='./user.keytab' Keytab的地址。 'principal' ='krbtest' 认证用户名。 krb5.conf和keytab文件获
接）。 创建完跨源连接后，可以通过“资源管理 > 队列管理”页面，单击“操作”列“更多”中的“测试地址连通性”，验证队列到外部数据源之间的网络连通是否正常。详细操作可以参考测试地址连通性。 注意事项 创建作业提交任务前，建议先开通云审计服务，用于记录与DLI服务相关的操作事件，便
table模式采用hash类型存储数据，与基本hash类型将表的三个字段分别作为key、hash_key、hash_value不同，table模式下的key值可以通过“connector.table-name”和“connector.key-column”两个参数设置，将表中的所有字段名作为hash_ke
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