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资源包仅提供托管服务，不提供下载功能。 如何使用API通过公网访问DLI？ DLI域名公网访问请使用域名访问：dli.{regionid}.myhuaweicloud.com 数据湖探索的终端节点请参考终端节点。 数据湖探索API请参考：数据湖探索API。 DLI自定义的Spark3
DLI API类 如何获取AK/SK？ 如何获取项目ID？ 提交SQL作业时，返回“unsupported media Type”信息 创建SQL作业的API执行超过时间限制，运行超时报错 API接口返回的中文字符为乱码，如何解决？
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与Kafka集群建立增强型跨源连接，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，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink跨源开发场景中直接配置跨源
link作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。 用户使用自定义镜像功能需要具备Docker相关的基础知识。 使用限制 创建自定义镜像必须使用DLI提供的基础镜像。 不能随意修改基础镜像中DLI相关组件及目录。
hoodie.bucket.index.num.buckets：Hudi表中每个分区划分桶的个数，每个分区内的数据通过Hash方式放入每个桶内。建表或第一次写入数据时设置后不能修改，否则更新数据会存在异常。 hoodie.bucket.index.hash.field：进行分桶时计算Hash
e。 示例 取消用户user_name1和role1的绑定。 1 REVOKE role1 FROM user_name1; 父主题： 数据权限相关
DISTRIBUTE BY 功能描述 按字段实现表的分桶。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference DISTRIBUTE BY col_name [,col_name ,...]; 关键字 DISTRIBUTE
约束与限制 您能创建的资源的数量与配额有关系，如果您想查看服务配额、扩大配额，具体请参见《如何申请扩大配额》。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： API使用前必读
database_name 是 String 待删除的表所在的数据库名称。 table_name 是 String 待删除的表名称。 表2 query参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 async 否 Boolean 是否异步方式删除数据库，取值为“true”或者“false”。默认值为：false。
CLUSTER BY 功能描述 按字段实现表的分桶及桶内排序。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference CLUSTER BY col_name [,col_name ,...]; 关键字 CLUSTER BY：
11版本停止服务后，可以使用哪个版本替换？ 推荐使用DLI Flink 1.15版本。 Flink 1.15版本有哪些优势？ 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。 更多Flink 1
持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据存储。 利用DLI，用户可方便地将海量数据高速、低时延写入HBase。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。
ETE、RESTART_QUEUE、SCALE_QUEUE。 job_mode String 作业执行模式： async：异步 sync：同步 queue_name String 队列名称，用于显示作业是在该队列中提交的。 owner String 提交作业的用户。 start_time
授权项：自定义策略中支持的Action，在自定义策略中的Action中写入授权项，可以实现授权项对应的权限功能。 依赖的授权项：部分Action存在对其他Action的依赖，需要将依赖的Action同时写入授权项，才能实现对应的权限功能。 IAM项目(Project)/企业项目(Enterprise
DLI将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持
和'LITERAL'。 Option 'FAIL' 将抛出异常，如果遇到 Map 中 key 值为空的数据。 Option 'DROP' 将丢弃 Map 中 key 值为空的数据项。 Option 'LITERAL' 将使用字符串常量来替换 Map 中的空 key 值。字符串常量的值由
SEMI JOIN：只显示左表中的记录。可通过在LEFT SEMI JOIN， WHERE...IN和WHERE EXISTS中嵌套子查询来实现。左半连接与左外连接的区别是，左半连接将返回左表中符合JOIN条件的记录，而左外连接将返回左表所有的记录，匹配不上JOIN条件的记录将返回NULL值。
DLI将Flink作业的输出数据写入数据接入服务（DIS）中。适用于将数据过滤后导入DIS通道，进行后续处理的场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务
DLI将Flink作业的输出数据输出到数据仓库服务（DWS）中。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse
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