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混排大量数据。 将Clustering计划以avro元数据格式保存到时间线。 执行Clustering：使用执行策略处理计划以创建新文件并替换旧文件。 读取Clustering计划，并获得ClusteringGroups，其标记了需要进行Clustering的文件组。 对于每个组
2执行作业，但作业执行过程中出现的错误，不再提供该版本的任何技术服务支持，请您尽快更换至新版本的计算引擎。 DLI Spark 2.3.2版本停止服务后，可以使用哪个版本替换？ 推荐使用DLI Spark 3.3.1版本。 DLI Spark 3.3.1版本有哪些优势？ 表1 Spark 3.3.1版本优势 特性
生成compaction计划（op指定为“schedule”），或者执行已经生成的compaction计划（op指定为“run”） 是 table 需要查询表的表名，支持database.tablename格式 table，path须选填其中之一 path 需要查询表的路径 table，path须选填其中之一 timestamp
显示角色 功能描述 显示所有的角色或者显示当前database下绑定到“user_name”的角色。 语法格式 1 SHOW [ALL] ROLES [user_name]; 关键字 ALL：显示所有的角色。 注意事项 ALL关键字与user_name不可同时存在。 示例 显示绑定到该用户的所有角色。
检查SQL语法 功能介绍 该API用于检查SQL语法。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v1.0/{project_id}/jobs/check-sql 参数说明 表1 URI 参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 project_id
保存SQL模板 功能介绍 该接口用于存储指定的SQL语句，后续可以重复使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v1.0/{project_id}/sqls 参数说明 表1 URI参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
HetuEngine SQL语法 使用前必读 数据类型 DDL 语法 DML 语法 DQL 语法 辅助命令语法 预留关键字 SQL函数和操作符
"CREATE TABLE test_sparkapp.dli_rds USING JDBC OPTIONS ('url'='jdbc:mysql://%s'," \ "'driver'='com.mysql.jdbc.Driver','dbtable'='test
USER：限定后面的user_name是一个用户。 注意事项 resource可以是queue、database、table、column、view，格式分别为： queue的格式为：queues.queue_name database的格式为：databases.db_name table的格式为：databases
使用SQL作业模板开发并提交SQL作业 为了便捷快速地执行SQL操作，DLI支持定制模板或将正在使用的SQL语句保存为模板。保存模板后，不需编写SQL语句，可通过模板直接执行SQL操作。 当前系统提供了多条标准的TPC-H查询语句模板，您可以按需选择自定义模板或系统模板创建SQL作业。
path=>'[path]', limit=>[limit]); 参数描述 表1 参数描述 参数 描述 是否必填 table 需要查询的表的表名，支持database.tablename格式 table，path须选填其中之一 path 需要查询的表的路径 table，path须选填其中之一 predicate
支持的权限类型可参见数据权限列表。 resource可以是queue、database、table、view、column，格式分别为： queue的格式为：queues.queue_name database的格式为：databases.db_name table的格式为：databases
"spark.hadoop.fs.obs.access.key"参数对应的值"xxx"需要替换为账号的AK值。 "spark.hadoop.fs.obs.secret.key"参数对应的值“yyy”需要替换为账号的SK值。 AK和SK值获取请参考：如何获取AK和SK。 读取OBS桶中的“people
BasicCredentials。 仅支持获取AK、SK、SecurityToken。 获取到AK、SK、SecurityToken后，请参考如何使用凭据管理服务替换硬编码的数据库账号密码查询凭据。 约束限制 仅支持Spark3.3.1版本（Spark通用队列场景）使用委托授权访问临时凭证： 在创建作业时，请配置作业使用Spark3
"databasename"; Database database = client.createDatabase(dbName); System.out.println("create database:" + database); return database; } “
CURRENT_TRANSFORM_GROUP_FOR_TYPE, CURRENT_USER, CURSOR, CURSOR_NAME, CYCLE, DATA, DATABASE, DATE, DATETIME_INTERVAL_CODE, DATETIME_INTERVAL_PRECISION, DAY, DEALLOCATE
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
Kafka topic名。 properties.bootstrap.servers 是 无 String Kafka brokers地址，以逗号分隔。 key.format 是 无 String 用于对Kafka消息中key部分序列化和反序列化的格式。key字段由PRIMARY KEY语法指定。支持的格式如下：
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：
id, 'a2', '2021-01-03' as dt, '19' as hh; 权限需求 由DLI提供的元数据服务 SQL权限： database table 无 INSERT_INTO_TABLE 细粒度权限：dli:table:insertIntoTable 由LakeFo
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