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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
计费。 数据库 数据库即按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。DLI服务管理权限的基础单元是数据库，赋权以数据库为单位。 在DLI中，表和数据库是定义底层数据的元数据容器。表中的元数据让DLI知道数据所在的位置，并指定了数据的结构，例如列名称、数据类型和表名称。数据库是表的逻辑分组。
支持跨账号导出数据，即，如果B账户对A账户授权后，A账户拥有B账户OBS桶的元数据信息和权限信息的读取权限，以及路径的读写权限，则A账户可将数据导出至B账户的OBS路径中。 导出数据步骤 导出数据的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面导出数据。 在管
查询Delta表历史版本数据 命令格式 查询Delta表历史某一时刻的状态： SELECT * FROM [database_name.]table_name TIMESTAMP AS OF timestamp_expression 查询Delta表某一历史版本的状态： SELECT
统将创建DLI临时数据桶。该桶用于存储使用DLI服务产生的临时数据，例如：作业日志、作业结果等。如果不创建该桶，将无法查看作业日志。可以通过配置生命周期规则实现定时删除OBS桶中的对象或者定时转换对象的存储类别。桶名称为系统默认。 如果不需要创建DLI临时数据桶，并且希望不再收到
Hudi数据表管理操作规范 Hudi数据表Compaction规范 Hudi数据表Clean规范 Hudi数据表Archive规范 父主题： DLI Hudi开发规范
Hudi数据表设计规范 Hudi表模型设计规范 Hudi表索引设计规范 Hudi表分区设计规范 父主题： DLI Hudi开发规范
SQL作业消费Kafka后sink到es集群，作业执行成功，但未写入数据 问题现象 客户创建Flink SQL作业，消费Kafka后sink到es集群，作业执行成功，但无数据。 原因分析 查看客户作业脚本内容，排查无问题，作业执行成功，出现该问题可能的原因如下： 数据不准确。 数据处理有问题。 处理步骤 在Flink
手动在OBS表的分区目录下添加了数据，但是无法查询到数据怎么办？ 问题现象 手动在OBS表的分区目录下上传了分区数据，但是在SQL编辑器中查询该表新增的分区数据时却查询不到。 解决方案 手动添加分区数据后，需要刷新OBS表的元数据信息。具体操作如下： MSCK REPAIR TABLE
将该配置设置为“0”，以强制新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数据被“填充”到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。 为能够支持快速摄取的同时不影响查询性能，引入了Clustering服务来重写数据以优化Hudi数据湖文件的布局。 Cluster
values(MAP(ARRAY['foo','bar'],ARRAY[1,2])); --查询数据 select * from map_tb; -- {bar=2, foo=1} ROW ROW的字段可是任意所支持的数据类型，也支持各字段数据类型不同的混合方式。 --创建ROW表 create table
Jar作业，访问其他外部数据源时，如访问OpenTSDB、HBase、Kafka、DWS、RDS、CSS、CloudTable、DCS Redis、DDS等，需要先创建跨源连接，打通作业运行队列到外部数据源之间的网络。 当前Flink作业支持访问的外部数据源详情请参考DLI常用跨源分析开发方式。
配置SQL防御规则 什么是SQL防御 大数据领域的SQL引擎层出不穷，在带给解决方案多样性的同时，也暴露出一定的问题，例如SQL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。
Flink 提供了一套与表连接器（table connector）一起使用的表格式（table format）。 表格式是一种存储格式，定义了如何把二进制数据映射到表的列上。 表1 Flink支持格式 Formats 支持的Connectors CSV Kafka, Upsert Kafka
设置多版本备份数据保留周期 功能描述 在DLI数据多版本功能开启后，备份数据默认保留7天，您可以通过配置系统参数“dli.multi.version.retention.days”调整保留周期。保留周期外的多版本数据后续在执行insert overwrite或者truncate语
15版本说明 Flink 1.15版本在语法设计上实现了更高的兼容性，与主流开源技术标准保持一致。 Flink 1.15版本新增读写Hive、Hudi等Connector。 Flink 1.15版本数据同步迁移场景，优先推荐使用DataArts的数据集成。 Flink 1.15版本支持集成
DLI的数据可存储在哪些地方 DLI支持存储哪些格式的数据？ DLI支持如下数据格式： Parquet CSV ORC Json Avro DLI服务的数据可以存储在哪些地方？ OBS：SQL作业，Spark作业，Flink作业使用的数据均可以存储在OBS服务中，降低存储成本。
在DLI控制台删除数据库 根据实际使用情况，您可以通过删除数据库。 注意事项 具有正在运行中的作业的数据库或者表不能删除。 管理员用户、数据库的所有者和具有删除数据库权限的用户可以删除数据库。 数据库和表删除后，将不可恢复，请谨慎操作。 删除数据库 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。
“运行中”。 步骤6：发送数据和查询结果 Kafaka端发送数据。 使用Kafka客户端向步骤2：创建Kafka的Topic中的Topic发送数据，模拟实时数据流。 Kafka生产和发送数据的方法请参考：DMS - 连接实例生产消费信息。 发送样例数据如下： {"order_id
uth_name关联跨源认证。 Kerberos类型跨源认证支持连接的数据源 Kerberos类型跨源认证支持连接的数据源如表1所示。 表1 Kerberos类型跨源认证支持连接的数据源 作业类型 表类型 数据源 约束与限制 Flink OpenSource SQL 源表 HBase
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