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数据迁移与传输方式概述 导入数据至OBS DLI支持在不迁移数据的情况下，直接访问OBS中存储的数据进行查询分析。 您只需将本地数据导入OBS即可开始使用DLI进行数据分析。 导入数据的具体操作请参考上传对象。 迁移数据至DLI 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI，确保数据可以在
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前，Avro schema 从表schema 推导。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明
Redis源表 功能描述 创建source流从Redis获取数据，作为作业的输入数据。 前提条件 创建该作业前，需要建立DLI和Redis的增强型跨源连接，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
日期、时间函数及运算符 日期时间运算符 运算符 示例 结果 + date '2012-08-08' + interval '2' day 2012-08-10 + time '01:00' + interval '3' hour 04:00:00.000 + timestamp '
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前，Avro schema 从表schema 推导。 更多具体使用可参考开源社区文档：Avro Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka
创建DLI程序包 DLI支持用户通过批处理方式将程序包提交至通用队列中运行。 如果用户需要更新程序包，可以使用相同的程序包或文件上传至DLI的同一个位置（同一个分组），直接覆盖原有的程序包或文件。 前提条件 所使用的程序包需提前上传至OBS服务中保存。 创建程序包步骤 在管理控制台左侧
创建DLI委托（废弃） 功能介绍 该API用于创建DLI用户委托。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v2/{project_id}/agency 参数说明 表1 URI参数 参数名称 是否必选 参数类型
查询作业列表 功能介绍 查询当前用户的作业列表，可以根据作业ID作为ID，查询大于ID或小于ID的限定条数的作业，默认查询全部状态的作业，也可以设定运行中或其他状态条件。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 GET /v1.0/{project_id
弹性资源池计费 弹性资源池计费模式 弹性资源池为DLI作业运行提供计算资源。弹性资源池支持三种计费模式： 包年包月：是预付费模式，按订单的购买周期计费。拥有专属的计算资源，空闲（无作业运行）时不会释放，使用体验更佳，价格比按需计费模式更优惠。 适用于可预估资源使用周期的场景，例如已完成开发进入生产阶段的项目
DROP TABLE 命令功能 DROP TABLE的功能是用来删除已存在的Table。 命令格式 DROP TABLE [IF EXISTS] [db_name.]table_name; 参数描述 表1 DROP TABLE参数描述 参数 描述 db_name Database名称
DLI程序包标签管理 标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对，它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。 DLI支持对程序包组或程序包添加标签。 在DLI管理控制台单击“数据管理 > 程序包管理”。 选择程序包，单击操作列的“更多 > 标签”，显示当前程序包组或程序包的标签信息
Debezium Format 功能描述 Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把来自 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server 和许多其他数据库的更改实时流式传输到
Flink Jar作业开发基础样例 概述 用户可以基于Flink的API进行二次开发，构建自己的应用Jar包，提交到DLI队列运行，实现与MRS Kafka、HBase、Hive、HDFS，DWS，DCS等数据源的交互。 本章节以通过自定义作业与MRS进行交互为例进行说明。 更多样例代码请通过
创建Flink Jar作业 Flink Jar作业是基于Flink能力进行二次开发的场景，即构建自定义应用Jar包并提交到DLI的队列运行。 Flink Jar作业场景需要用户自行编写并构建应用Jar包，适用于对流计算处理复杂度要求较高的用户场景，且用户可以熟练掌握Flink二次开发能力
窗口聚合 窗口表值函数(TVF)聚合 窗口聚合是通过GROUP BY子句定义的，其特征是包含窗口表值函数产生的 “window_start” 和 “window_end” 列。和普通的 GROUP BY 子句一样，窗口聚合对于每个组会计算出一行数据。和其他连续表上的聚合不同，窗口聚合不产生中间结果
使用DLI分析电商实时业务数据 应用场景 当前线上购物无疑是最火热的购物方式，而电商平台则又可以以多种方式接入，例如通过web方式访问、通过app的方式访问、通过微信小程序的方式访问等等。而电商平台则需要每天统计各平台的实时访问数据量、订单数、访问人数等等指标，从而能在显示大屏上实时展示相关数据
SHOW_LOG_FILE 命令功能 查看log文件的meta和record信息。 命令格式 查看meta： call show_logfile_metadata(table => '[table]', log_file_path_pattern => '[log_file_path_pattern
SHOW_TIME_LINE 命令功能 查看当前生效或者被归档的Hudi time line以及某个指定instant time的详细内容。 命令格式 查看某个表生效的time line列表： call show_active_instant_list(table => '[table_name
CREATE TABLE 语法 ① CREATE TABLE [ IF NOT EXISTS ] [catalog_name.][db_name.]table_name ( { column_name data_type [ NOT NULL ] [ COMMENT col_comment
CREATE TABLE语句 语法定义 CREATE TABLE table_name ( { <column_definition> | <computed_column_definition> }[ , ...n] [ <watermark_definition
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