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DLI允许用户提交编译为Jar包的Flink作业，提供了更高的灵活性和自定义能力，适合需要进行复杂数据处理的场景。 当社区版Flink提供的Connector不能满足特定需求时，用户可以通过Jar作业来实现自定义的Connector或数据处理逻辑。 适合需要实现UDF（用户定义函数
MSCK REPAIR TABLE table_name; 执行完上述命令后，再执行对应OBS分区表的数据查询即可。 父主题： DLI数据库和表类
DLI如何访问OBS桶中的数据 创建OBS表。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 添加分区。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 往分区导入OBS桶中的数据。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 查询数据。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。
新运行该作业即可。 后续指引 如果您想通过Spark Jar作业访问其他数据源，请参考《使用Spark作业跨源访问数据源》。 如果您想通过Spark Jar作业在DLI创建数据库和表，请参考《使用Spark作业访问DLI元数据》。 完整样例代码参考 认证用的access.key和secret
String Postgres数据库的IP地址或者Hostname。 username 是 无 String Postgres数据库用户名。 password 是 无 String Postgres数据库服务的密码。 database-name 是 无 String 数据库名称。 schema-name
创建并提交SQL作业 场景描述 本章节指导用户通过API提交SQL作业创建数据库和表，并查询数据。 涉及接口 创建弹性资源池 创建队列 提交SQL作业（推荐） 操作步骤 创建弹性资源池elastic_pool_dli 接口相关信息 URI格式：POST /v3/{project_
DLI表：删除其数据及相应的元数据信息。 参数说明 表1 参数说明 参数 描述 db_name 数据库名称，由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name 表名称。 注意事项 所要删除的表必须是当前数据库下存在的，否则会出错，可以通过添加IF EXISTS来避免出错。
管理Flink作业 查看Flink作业详情 设置Flink作业优先级 开启Flink作业动态扩缩容 查询Flink作业日志 Flink作业常用操作 父主题： 使用DLI提交Flink作业
SQL使用DEW管理访问凭据 Flink Opensource SQL场景使用DEW管理和访问凭据的操作指导，将Flink作业的输出数据写入到Mysql或DWS时，在connector中设置账号、密码等属性。 Flink Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 访问OBS的AKSK为例介绍Flink
更新表分区信息（只支持OBS表） 功能描述 更新表在元数据库中的分区信息。 语法格式 1 MSCK REPAIR TABLE table_name; 或 ALTER TABLE table_name RECOVER PARTITIONS; 关键字 PARTITIONS：分区。
“username”为创建的mongo（DDS）数据库用户名。 “pwd”为创建的mongo（DDS）数据库用户名对应的密码。 “host”为创建的mongo（DDS）数据库实例IP。 “db”为创建的mongo（DDS）数据库名称。 mongo（DDS）数据库用户创建详见：创建DDS数据库账户。 database
fault”，“数据库”选择“default”，单击“执行”。 SQL作业编辑窗口下方“查看结果”页签查看查询结果。 本示例使用系统预置的“default”队列和数据库进行演示，也可以在自建的队列和数据库下执行。 创建队列请参考创建队列。创建数据库请参考创建数据库。 后续指引 完
含多个数据库。 您可以在DLI中创建并管理多个Catalog，用于不同的元数据隔离。 数据库 下拉选择需要使用的数据库。如果没有可用数据库，此处显示“default”默认数据库。数据库创建操作详见在DLI控制台创建数据库和表。 说明： 如果SQL语句中指定了表所在的数据库，则此处选择的数据库无效。
se。 table_name 需要删除的Table名称。 所需权限 SQL权限 表2 DROP TABLE所需权限列表 权限描述 表所在数据库的DROP_TABLE权限 细粒度权限：dli:table:dropTable。 由LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。
__HIVE_DEFAULT_PARTITION__”，当前Spark判断分区为空时，则会直接返回null，不返回具体的数据。 解决方案 登录DLI管理控制台，在“SQL编辑器”中，单击“设置”。 在参数设置中，添加参数“spark.sql.forcePartitionPredi
在DLI使用Hudi提交Spark SQL作业 登录DLI管理控制台，选择“SQL编辑器”首进入提交SQL作业的界面。提交SQL作业时需要选择支持Hudi的Spark SQL队列。 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
认10009 认证方式：本例选择密码认证方式。 用户名：Kyuubi数据库的访问凭证，Kyuubi用户名。 密码：Kyuubi数据库的访问凭证，Kyuubi访问密码。 数据连接URL： Hive 0.11.0及之后版本： jdbc:hive2://localhost:10009/databasename
开发说明 mongo只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 DDS即文档数据库服务，兼容MongoDB协议。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大
择已创建的SQL队列。 在SQL编辑器中输入以下语句创建数据库“testdb”。详细的DLI创建数据库的语法可以参考创建DLI数据库。 create database testdb; 后续章节操作都需要在testdb数据库下进行操作。 DataSource和Hive两种语法创建OBS表的区别
Python SDK环境配置 操作场景 在进行二次开发时，要准备的开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 安装Python Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual
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