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Flink作业模板相关 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化DLI客户端完成客户端DLIClient的初始化。 新建作业模板 DLI提供新建Flink作业模板的接口。您可以使用该接口新建一个Flink作业模板。示例代码如下： 1 2 3 4
取消批处理作业 功能介绍 该API用于取消批处理作业。 作业状态为“已成功”或者“已失败”的批处理作业无法取消。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： DELETE /v2.0/{project_id}/batches/{batch_id} 参数说明
删除队列 功能介绍 该API用于删除指定队列。 若指定队列正在执行任务，则不允许删除。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： DELETE /v1.0/{project_id}/queues/{queue_name} 参数说明 表1 URI参数
创建并提交Spark作业 场景描述 本章节指导用户通过API创建并提交Spark作业。 约束限制 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为6~10分钟。 涉及接口 创建弹性资源池：创建弹性资源池。 创建队列：在弹性资源池中添加队列。 上传分组资源：上传Spark作业所需的资源包。
跨源认证相关API（废弃） 创建跨源认证（废弃） 获取跨源认证列表（废弃） 更新跨源认证（废弃） 删除跨源认证（废弃） 父主题： 历史API
Spark批处理相关API（废弃） 查询批处理作业日志（废弃） 父主题： 历史API
groupby_expression 格式 无。 说明 包含GROUP BY的表达式。 父主题： 标示符
input_expression 格式 无。 说明 CASE WHEN的输入表达式。 父主题： 标示符
input_format_classname 格式 无。 说明 指定输入格式的类名，如org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat。 父主题： 标示符
output_format_classname 格式 无。 说明 指定输出格式的类名，如org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat。 父主题： 标示符
partition_col_name 格式 无。 说明 分区列名，即分区字段名称，仅支持字符串类型。 父主题： 标示符
serde_name 格式 无。 说明 指定serde的名称。 父主题： 标示符
sub_query 格式 无。 说明 指子查询。 父主题： 标示符
where_condition 格式 说明 语法 描述 where_condition where逻辑判断条件。 and 逻辑运算符：与。 or 逻辑运算符：或。 not 逻辑运算符：非。 ( 子逻辑判断条件开始。 ) 子逻辑判断条件结束。 condition 逻辑判断条件。 exists
WHERE 功能描述 在WHERE子句中嵌套子查询，利用子查询的结果作为过滤条件。 语法格式 1 2 SELECT [ALL | DISTINCT] attr_expr_list FROM table_reference WHERE {col_name operator (sub_query)
删除函数 功能描述 删除函数。 语法格式 1 DROP [TEMPORARY] FUNCTION [IF EXISTS] [db_name.] function_name; 关键字 TEMPORARY：所删除的函数是否为临时函数。 IF EXISTS：所删除的函数不存在时使用，可避免系统报错。
CLEANARCHIVE 命令功能 用于对Hudi表的归档文件进行清理，以减少Hudi表的数据存储及读写压力。 命令格式 按文件容量进行清理，需要配置参数： hoodie.archive.file.cleaner.policy = KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_SIZE;
ALTER TABLE所需权限列表 权限描述 表的ALTER权限 细粒度权限：dli:table:alter。 由LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。 示例 alter table h0 add columns(ext0 string);
-connections/{connection_id} {project_id}信息请从获取项目ID获取。 查询参数说明详情，请参见创建数据库（废弃）。 请求示例 描述：查询项目ID为48cc2c48765f481480c7db940d6409d1下连接ID为2a620c33-
compress=SNAPPY 来允许spappy压缩。 数据类型映射 Orc 格式类型的映射和 Apache Hive 是兼容的。下面的表格列出了 Flink 类型的数据和 Orc 类型的数据的映射关系。 表2 数据类型映射 Flink数据类型 Orc物理类型 Orc逻辑类型 CHAR bytes
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