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SQL作业执行完成后，修改表名导致datasize不正确怎么办？ 在执行SQL作业后立即修改表名，可能会导致表的数据大小结果不正确。 这是因为DLI在执行SQL作业时，会对表进行元数据更新，如果在作业执行完成前修改了表名，会和作业的元数据更新过程冲突，从而影响对数据大小的判断。
数据权限列表 DLI中SQL语句与数据库、表、角色相关的权限矩阵如表1所示。 表1 权限矩阵 分类 SQL语句 权限 说明 Database DROP DATABASE db1 database.db1的DROP_DATABASE权限 - CREATE TABLE tb1(...)
创建数据库和表 了解数据目录、数据库和表 在DLI控制台创建数据库和表 查看表元数据 在DLI控制台管理数据库资源 在DLI控制台管理表资源 创建并使用LakeFormation元数据
SELECT * FROM [database_name.]table_name VERSION AS OF version_code 参数描述 表1 查询Delta表历史版本参数说明 参数 描述 database_name Database名称，由字母、数字和下划线（_）组成。 table_name
使用Temporal join关联维表的最新分区 功能描述 对于随时间变化的分区表，我们可以将其读取为无界流，如果每个分区包含某个版本的完整数据，则该分区可以被视为时间表的一个版本，时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区（版本）。 最新分区（版本）由
SQL如何解析复杂嵌套 JSON？ Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为什么会不一致？ Flink Opensource SQL Elasticsearch结果表failure-handler参数填写retry_rejected导致提交失败
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。 col_type 列字段类型。
checkpoint时是否会等待所有阻塞请求完成。 默认为true，表示会等待阻塞请求完成，如果配置为false，则表示不会等待阻塞请求完成。 connector.bulk-flush.max-actions 否 批量写入时的每次最大写入记录数 connector.bulk-flush.max-size 否 批量写入
Hudi 结果表 功能描述 Flink SQL作业写Hudi表。 更多具体使用可参考开源社区文档：Hudi。 注意事项 推荐使用SparkSQL统一建表 表名必须满足Hive格式要求 表名必须以字母或下划线开头，不能以数字开头。 表名只能包含字母、数字、下划线。 表名长度不能超过128个字符。
资源，涉及VPC、DMS、DLI、RDS。 步骤2：获取DMS连接地址并创建Topic。获取DMS Kafka实例连接地址并创建DMS Topic。 步骤3：创建RDS数据库表。获取RDS实例内网地址，登录RDS实例创建RDS数据库及MySQL表。 步骤4：创建DLI增强型跨源。
MING读取将持续监控表，并在新数据可用时以增量方式获取新数据。默认情况下，Flink会读取有界的表。 STREAMING读取支持同时使用分区表和非分区表。对于分区表，Flink将监控新分区的生成，并在可用时增量读取它们。对于未分区的表，Flink 会监控文件夹中新文件的生成情况，并增量读取新文件。
HISTORY delta.`obs://tablePath` LIMIT 1; 系统响应 返回表的历史操作记录，结果指标代表含义见下表。 表1 结果指标说明 指标名称 指标含义 version 对表操作的版本号 timestamp 当前版本操作的时间戳 userId 当前版本操作的用户id
创建表时指定表的生命周期 功能描述 DLI提供了表生命周期管理功能，在创建表时指定表的生命周期。DLI会根据每张表的最后修改时间和表的生命周期来判断是否要回收此表。通过设置表的生命周期，可以帮助您更好的管理数目众多的表，自动清理长期不再使用的数据表，简化数据表的回收流程。同时支持数据恢复设置，避免因误操作丢失数据。
COLUMN：修改列 COMMENT：列描述。 参数说明 表1 参数描述 参数 是否必选 描述 db_name 否 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 是 表名称。 col_name 是 列字段名称。col_name必须是已存在的列。
join始终会加入最新版本的时态表。Flink支持分区表和 Hive非分区表的临时连接，对于分区表，Flink 支持自动跟踪Hive表的最新分区。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write 注意事项 Flink目前不支持与Hive表进行基于事件时间event-time的时间关联。
以下是一个UDF示例：通过pipeline.global-job-parameters传入连接数据库需要的url、user、password等参数，获取udf_info表数据后和流数据拼接成json输出。 表2 udf_info表 key value class class-4 SimpleJsonBuild
以下是一个UDF示例：通过pipeline.global-job-parameters传入连接数据库需要的url、user、password等参数，获取udf_info表数据后和流数据拼接成json输出。 表2 udf_info表 key value class class-4 SimpleJsonBuild
Hive结果表 功能描述 本节介绍利用Flink写Hive的表。Hive结果表的定义，以及创建结果表时使用的参数和示例代码。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。
要创建的ClickHouse的表名。 connector.driver 否 ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver String 连接数据库所需要的驱动。 如果建表时不指定该参数，驱动会自动通过ClickHouse的url提取。 如果建表时指定该参数，则该参数值固定为“ru
SQL作业访问外表报错：DLI.0001: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: verifyBucketExists on {{桶名}}: status [403] 问题现象 SQL作业访问外表报错：DLI.0001:
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