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Redis源表 功能描述 创建source流从Redis获取数据，作为作业的输入数据。 前提条件 创建该作业前，需要建立DLI和Redis的增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则
Redis源表 功能描述 创建source流从Redis获取数据，作为作业的输入数据。 前提条件 创建该作业前，需要建立DLI和Redis的增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前，Avro schema 从表schema 推导。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前，Avro schema 从表schema 推导。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明
费用账单 您可以在“费用中心 > 账单管理”查看DLI资源的费用账单，以了解该DLI资源在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后，会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据使用量类型的不同
查询所有表（废弃） 功能介绍 该API用于查询指定数据库下符合过滤条件的或所有的表信息。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v1.0/{project_id}/databases/{database_name
创建增强型跨源连接 功能介绍 该API用于创建与其他服务的增强型跨源连接。 如果需要了解Console界面的使用方法，可参考《数据湖探索用户指南》中的“增强型跨源连接”。 系统default队列不支持创建跨源连接。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI
添加Flink作业标签 标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对，它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。 DLI支持对Flink作业添加标签。如果想对Flink作业添加如项目名称、业务类别、背景信息等相关信息的标识，用户可以通过添加标签来实现。如果用户在其他云服务中使用了标签
数学运算函数 关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 Flink SQL提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型
数学运算函数 关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 Flink SQL提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型
数学运算函数 关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 Flink SQL提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型
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
Redis源表 功能描述 创建source流从Redis获取数据，作为作业的输入数据。 前提条件 创建该作业前，需要建立DLI和Redis的增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则
数学运算函数 关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 Flink SQL提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型
使用DLI Flink SQL进行电商实时业务数据分析 应用场景 当前线上购物无疑是最火热的购物方式，而电商平台则又可以以多种方式接入，例如通过web方式访问、通过app的方式访问、通过微信小程序的方式访问等等。而电商平台则需要每天统计各平台的实时访问数据量、订单数、访问人数等等指标
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。
聚合函数 聚合函数将所有的行作为输入，并返回单个聚合值作为结果。 表1 聚合函数 函数 描述 COUNT([ ALL ] expression | DISTINCT expression1 [, expression2]*) 默认情况下或使用关键字 ALL，返回不为 NULL 的表达式的输入行数
查看Flink作业详情 创建作业后，您可以在DLI管理控制台查看Flink作业的基本信息、作业详情、任务列表、执行计划等信息。 本节操作介绍怎样查看Flink作业相关信息。 表1 查看Flink作业相关信息 类型 说明 操作指导 Flink作业基本信息 包括Flink作业的ID、作业类型
迁移Elasticsearch数据至DLI 本文为您介绍如何通过CDM数据同步功能，迁移Elasticsearch类型的CSS集群数据至DLI。其他自建的Elasticsearch等服务数据，均可以通过CDM与DLI进行双向同步。 前提条件 已创建DLI的SQL队列。创建DLI队列的操作可以参考创建
管理DLI全局变量 什么是全局变量 DLI支持在管理控制台设置全局变量，将作业开发过程中频繁使用的变量设置为全局变量，可以避免在编辑作业过程中重复定义，减少开发与维护成本。通过使用全局变量可以替换长难复杂变量，简化复杂参数，提升SQL语句可读性。 本节操作为您介绍如何创建全局变量。
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