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SparkSQL建表参数规范 规则 建表必须指定primaryKey和preCombineField。 Hudi表提供了数据更新的能力和幂等写入的能力，该能力要求数据记录必须设置主键用来识别重复数据和更新操作。不指定主键会导致表丢失数据更新能力，不指定preCombineField会导致主键重复。
创建DLI表关联OpenTSDB 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联OpenTSDB上已有的metric，该语法支持CloudTable服务的OpenTSDB和MRS服务的OpenTSDB。 前提条件 创建DLI表关联OpenTSDB之前需要创建跨源连接。管理控制台操作请参考增强型跨源连接。
创建DLI表关联Oracle 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联Oracle上已有的表。 前提条件 创建DLI表关联Oracle之前需要创建增强型跨源连接。 管理控制台操作请参考增强型跨源连接。 由于仅支持增强型跨源方式连接Oracle，且仅按需专属队列
在DLI控制台修改表所有者 在实际使用过程中，开发人员创建了数据库和表，交给测试人员进行测试，测试人员测试完成后，再交给运维人员进行体验，在这种情况下，可以通过修改表的所有者，将数据转移给其他所有者。 修改表所有者 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 单击需要修改的表对应数据库名，进入该数据库的“表管理”页面。
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。
创建DLI表关联RDS 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联RDS上已有的表。该功能支持访问RDS的MySQL集群和PostGre集群。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。
创建DLI表关联CSS 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联CSS上已有的表。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 前提条件 创建DLI表关联CS
索引的选择会影响到写Hudi表的性能。在性能方面各个索引的区别如下： Bucket索引 优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持，Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。 缺点：Bucket个数不能
DLI跨源表执行insert操作时，会将DWS源表删除重建，客户没有对应更新DLI端跨源表建表语句，导致更新的DWS源表被替换。 处理步骤 新建DLI跨源表，并添加建表配置项 truncate = true（只清空表数据，不删除表）。 建议与总结 在更新跨源目的端源表后，必须同时更新对应DLI跨源表。
Kafka结果表 功能描述 DLI通过Kafka结果表将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件
DLI Delta表概述 Delta表是一种基于Delta Lake技术实现的数据存储解决方案，它使用基于文件的事务日志扩展了 Parquet 数据文件，可以处理 ACID 事务和可缩放的元数据。 Delta Lake与Apache Spark API完全兼容，并且其设计能够与结
流式计算采用MOR表。 流式计算为低时延的实时计算，需要高性能的流式读写能力，在Hudi表中存在的MOR和COW两种模型中，MOR表的流式读写性能相对较好，因此在流式计算场景下采用MOR表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下： 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读
逻辑运算符 常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT，它们的运算结果有三个值，分别为TRUE、FALSE和NULL，其中NULL代表未知。优先级顺序为：NOT>AND>OR。 运算规则请参见表1，表中的A和B代表逻辑表达式。 表1 逻辑运算符 运算符 返回类型 描述 A AND B
varchar 返回表达式的数据类型名称。 SELECT typeof(123);-- integer SELECT typeof('cat');-- varchar(3) SELECT typeof(cos(2)+1.5);-- double 父主题： SQL函数和操作符
pe，表示使用两个array字段，第一个字段为set中的值，第二个字段表示相应值所对应的score。fields-scores用于sorted-set的data-type，表示从定义的字段中获取score，该类型表示除主键外的奇数字段表示set中的值，该字段的下一个字段表示该字段
区域和可用区 什么是区域、可用区？ 区域和可用区用于描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Re
后聚合统计订单总额，最后将统计结果写入结果表。 本例中订单表作为驱动源表输入，商品类别信息表作为静态维表，统计结果表作为作业最终输出。 Connector支持列表 表1 Connector支持列表 Connector 源表 维表 结果表 BlackHole 不支持 不支持 支持 ClickHouse
pe，表示使用两个array字段，第一个字段为set中的值，第二个字段表示相应值所对应的score。fields-scores用于sorted-set的data-type，表示从定义的字段中获取score，该类型表示除主键外的奇数字段表示set中的值，该字段的下一个字段表示该字段
Schema名称支持正则表达式以读取多个Schema的数据，例如test(.)*表示以test开头的所有schema。 table-name 是 无 String Postgres表名。 表名支持正则表达式去读取多个表的数据，例如cdc_order(.)*表示以cdc_order开头的所有表。 port
DataSource和Hive两种语法创建OBS表的区别 DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异。两种语法创建OBS表主要差异点参见表1。 表1 DataSource语法和Hive语法创建OBS表的差异点 语法 支持的数据类型范围
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