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修改表分区位置（只支持OBS表） 功能描述 修改表分区的位置。 语法格式 1 2 3 ALTER TABLE table_name PARTITION partition_specs SET LOCATION obs_path; 关键字 PARTITION：分区。 LOCATION：分区路径。
查看所有表 功能描述 查看当前数据库下所有的表。显示当前数据库下的所有表及视图。 语法格式 1 SHOW TABLES [IN | FROM db_name] [LIKE regex_expression]; 关键字 FROM/IN：指定数据库名，显示特定数据库下的表及视图。 参数说明
在DLI控制台管理表资源 在DLI控制台配置表权限 在DLI控制台删除表 在DLI控制台修改表所有者 将OBS数据导入至DLI 导出DLI表数据至OBS中 在DLI控制台预览表数据 父主题： 创建数据库和表
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
生命周期功能。 参数说明 表1 修改表的生命周期参数说明 参数名称 是否必选 参数说明 table_name 是 需要修改生命周期的表名。 dli.lifecycle.days 是 修改后的生命周期时间，只能为正整数，单位为天。 示例 示例1：修改表的生命周期，开启test_li
通用队列操作OBS表如何设置AK/SK 如何查看DLI Spark作业的实际资源使用情况 将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？ 如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle
= 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--其中url中的flink表示MySQL中orders表所在的数据库名 'table-name' = 'orders', 'username' = 'MySQLUsername'
允许 协议端口 网络协议。目前支持“All”、“TCP”、“UDP”、“ICMP”和“GRE”等协议。 端口：允许远端地址访问指定端口，取值范围为：1～65535。 本例中选择TCP协议，端口值不填或者填写为步骤1：获取外部数据源的内网IP、端口和安全组获取的数据源的端口。 类型 IP地址类型。
执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 否 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 请求示例 修改弹性资源池的描述信息、最大CU、最小CU。修改后的最小CU为78，修改后的最大CU为990。 { "description" : "test_update", "min_cu"
DESCRIBE DATABASE| SCHEMA 语法 DESCRIBE DATABASE|SCHEMA [EXTENDED] schema_name 描述 DATABASE和SCHEMA在此处是等价的，可互换的，它们有这相同的含义。 该语法用于显示SCHEMA的名称、注释、还有它在文件系统上的根路径。
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，执行引擎选择Spark，配置队列，数据目录，数据库，随后点击右上角的执行按钮，提交作业。 注意：由DLI提供元数据服务时，暂不支持创建Hudi内表，即必须配置
connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取 connector.username 否 数据库认证用户名，需要和'connector
http端口： 登录MRS管理控制台，选择“集群名称 > 组件管理 > ClickHouse > 服务配置”，角色选择“ClickHouseBalancer”，搜索“lb_http_port”配置参数值。默认为：21425。 数据库名为ClickHouse集群创建的数据库名称。 connector
url 是 数据库的URL。 table-name 是 读取数据库中的数据所在的表名。 driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取。 username 否 数据库认证用户名，需要和'password'一起配置。 password 否 数据库认证密码，需要和'username'一起配置。
对于不同作业某些参数值不同，直接在UDF中修改较为复杂。您可以在Flink OpenSource SQL编辑页面，自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters，在UDF代码中获取该参数并使用。如需修改参数值，直接在FlinkOpenSource
对于不同作业某些参数值不同，直接在UDF中修改较为复杂。您可以在Flink OpenSource SQL编辑页面，自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters，在UDF代码中获取该参数并使用。如需修改参数值，直接在FlinkOpenSource
如果作业运行成功则作业状态显示为“已成功”，通过以下操作查看创建的数据库和表。 可以在DLI控制台，左侧导航栏，单击“SQL编辑器”。在“数据库”中已显示创建的数据库“test_sparkapp”。 图14 查看创建的数据库 双击数据库名，可以在数据库下查看已创建成功的DLI和OBS表。 图15 查看表
该示例是利用Postgres-CDC实时读取RDS PostgreSQL中的数据，并写入到Print结果表中，其具体步骤如下（当前示例使用的数据库引擎版本是RDS PostgreSQL 11.11）： 参考增强型跨源连接，根据PostgreSQL所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨
信息补全，而维表就是代表存储数据维度信息的数据源。常见的用户维表有 MySQL，Redis等。 结果表：Flink作业输出的结果数据表，将每条实时处理完的数据写入的目标存储，如 MySQL，HBase 等数据库。 示例： Flink 实时消费用户订单数据的 Kafka 源表，通过
场景说明 场景举例 生效机制 操作影响 场景一 修改了原有程序包类的实现逻辑，重新创建的函数指定的JAR包名和类名保持和原有一致。 在Spark SQL队列下已创建自定义函数F1，指定类名C1，Jar包名J1。 后续对J1包中函数实现做了逻辑修改，重新执行创建函数F2，指定类名C1，Jar包名J1。
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