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导出数据的类型，目前API支持csv和json格式数据。 database_name 是 String 被导出数据的表所在的数据库名称。 table_name 是 String 被导出数据的表名称。 compress 是 String 导出数据的压缩方法。目前支持gzip、bzip2、deflate压缩方式；若不希望压缩，则输入none。
如何在一个Flink作业中将数据写入到不同的Elasticsearch集群中？ 在Flink 作业中，可以使用CREATE语句来定义Source表和Sink表，并指定它们的连接器类型以及相关的属性。 如果需要将数据写入到不同的Elasticsearch集群，您需要为每个集群配置不
PERMISSIVE：选择PERMISSIVE模式时，如果某一列数据类型与目标表列数据类型不匹配，则该行数据将被设置为null。 DROPMALFORMED：选择DROPMALFORMED模式时，如果某一列数据类型与目标表列数据类型不匹配，则不导入该行数据。 FAILFAST：选择FAILFAST模
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？ 缺少pymysql模块，可以查看是否有对应的egg包，如果没有，在“程序包管理”页面上传pyFile。具体步骤参考如下： 将egg包上传到指定的OBS桶路径下。 登录DLI管理控制台，单击“数据管理
清空数据 功能描述 清除DLI表或者OBS表的数据。 语法格式 1 TRUNCATE TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]; 关键字 表1 关键字说明 参数 描述 tablename 需要执
ask耗时过长导致整体作业时间变长问题。 参考图10可以看到数据倾斜时，单个任务的shuffle数据远大于其他Task的数据，导致该任务耗时时间变长。 图10 数据倾斜示例图 数据倾斜原因和解决： Shuffle的数据倾斜基本是由于join中的key值数量不均衡导致。 对join连接条件进行group
不配置表示动态导入整表数据，导入的数据需要包含分区列的数据； 如果导入时，配置所有分区信息，则表示导入数据到指定分区，导入的数据不能包含分区列的数据； 如果导入时，配置了部分分区信息，而导入的数据必须包含非指定的分区数据，不能包含指定的分区数据，否则数据导入后，非指定的数据分区字段列会存在null值等异常值。
Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径，即：SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的，所以不能将Driver中获取到的
前提条件 待导入的数据已存储到OBS上。 导入数据步骤 导入数据的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面导入数据。 在管理控制台的左侧，选择“数据管理”>“库表管理”。 单击需导入数据的表对应的数据库名称，进入该数据库的“表管理”页面。 在
Flink作业提交错误，如何定位 在Flink作业管理页面，将鼠标悬停到提交失败的作业状态上，查看失败的简要信息。 常见的失败原因可能包括： CU资源不足：需扩容队列。 生成jar包失败：检查SQL语法及UDF等。 如果信息不足以定位或者是调用栈错误，可以进一步单击作业名称，进入
count函数如何进行聚合 使用count函数进行聚合的正确用法如下： SELECT http_method, count(http_method) FROM apigateway WHERE service_id = 'ecs' Group BY http_method
查看指定数据库 功能描述 查看指定数据库的相关信息，包括数据库名称、数据库的描述等。 语法格式 1 DESCRIBE DATABASE [EXTENDED] db_name; 关键字 EXTENDED：除了显示上述信息外，还会额外显示数据库的属性信息。 参数说明 表1 参数说明
如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 数据湖探索（DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Py
参考《数据湖探索开发指南》。 数据治理中心DataArts Studio 数据治理中心DataArts Studio具有数据全生命周期管理、智能数据管理能力的一站式治理运营平台，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数
数据相关 导入数据 插入数据 清空数据
自建大数据生态的调度工具，如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、ECS自建数据库以及线下数据库，数据无需搬迁
类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而
使用DLI分析账单消费数据 应用场景 本文主要介绍如何使用华为云DLI上的实际消费数据（文中涉及账户的信息已脱敏），在DLI的大数据分析平台上进行分析，找出费用优化的空间，并给出使用DLI过程中降低成本的一些优化措施。 流程介绍 使用DLI进行账单分析与优化的操作过程主要包括以下步骤：
Flink Opensource SQL如何解析复杂嵌套 JSON？ kafka message { "id": 1234567890, "name": "swq", "date": "1997-04-25", "obj": { "time1": "12:12:12"
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