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单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。 数据结果参考如下： +I(fz-source-json,0,{}
鼠标左键单击对应数据库右侧的，在列表菜单中选择“创建表”，创建当前数据库下的表。 在“创建表”页面，填写参数。 当数据位置为DLI时，请参见表2填写相关参数； 图2 创建表-DLI 当数据位置为OBS时，请参见表2和表3填写相关参数。 图3 创建表-OBS 表2 通用参数说明 参数名称 描述 示例 表名称
1”，可以将多个task生成的多个文件汇总为一个文件。 操作步骤 在管理控制台检查对应SQL作业详情中的“结果条数”是否正确。 检查发现读取的数据量是正确的。 图1 检查读取的数据量 确认客户验证数据量的方式是否正确。客户验证的方式如下： 通过OBS下载数据文件。 通过文本编辑器打开数据文件，发现数据量缺失。
功能描述 根据指定的表名创建一个表。 语法说明 COMPUTED COLUMN 计算列是一个使用 “column_name AS computed_column_expression” 语法生成的虚拟列。它由使用同一表中其他列的非查询表达式生成，并且不会在表中进行物理存储。例如，一个计算列可以使用
“Overwrite”：覆盖。在指定目录下新建文件，会删除已有文件。 with_column_header 否 Boolean 导出csv和json格式数据时，是否导出列名。 设置为“true”，表示导出列名。 设置为“false”，表示不导出列名。 若为空，默认为“false”。 响应消息 表3 响应参数 参数名称
不支持 MAP / MULTISET 不支持 ROW 不支持 示例 该示例是从Kafka数据源中读取数据，将HBase表作为维表，从而生成宽表，并将结果写入到Kafka结果表中，其具体步骤如下（该示例中HBase的版本为1.3.1和2.2.3）： 参考增强型跨源连接，在DLI上根据HB
典型场景示例：配置DLI 与公网网络连通 操作场景 公网数据源指的是可以通过互联网访问的数据源。这些数据源资源有一个公网IP地址，配置DLI与公网网络联通可以实现对这些数据源的访问。 本节提供了详细的操作指导，介绍如何通过设置SNAT规则和配置路由信息，实现DLI服务与公网的网络连接。 操作流程
Hudi数据表Archive规范 Archive（归档）是为了减轻Hudi读写元数据的压力，所有的元数据都存放在这个路径：Hudi表根目录/.hoodie目录，如果.hoodie目录下的文件数量超过10000就会发现Hudi表有非常明显的读写时延。 规则 Hudi表必须执行Archive。
建表SQL语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。 回收站数据自动清理需要在OBS并行文件系统的桶上配置回收站数据的生命周期规则。具体步骤参考如下： 在OBS服务控制台页面左侧选择“并行文件系统”，单击对应的文件系统名称。 在“基础配置”下单击“生命周期规则”，创建或者编辑生命周期规则。
创建DLI表关联DDS 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联DDS上已有的collection。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 前提条件
TABLE是用于重新整理某个分区的文件，重用之前的表元数据信息，能够检测到表的字段的增加或者减少，主要用于表中元数据未修改，表的数据修改的场景。 语法格式 1 REFRESH TABLE [db_name.]table_name; 关键字 无。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name
创建共享的详细操作，请参见创建共享。 建立DLI与共享VPC下资源的网络连通 账号A创建增强型跨源连接。 账号A登录DLI管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“跨源管理 > 增强型跨源 ”。 选择“增强型跨源”，单击“创建”。 配置增强型跨源连接信息，详细参数介绍请参见表1。 表1 账号A创建的增强型跨源连接参数说明
upper-bound：最后一个分区的最大值。 建表时以上扫描分区参数必须同时存在或者同时不存在。 scan.partition.lower-bound和scan.partition.upper-bound参数仅用于决定分区步长，而不是用于过滤表中的行，表中的所有行都会被分区并返回。 数据类型映射 表2 数据类型映射
连接器应忽略更新插入/撤回流模式下的收回消息。 key-column 否 无 String Redis 表schema的key 示例 从Kafka源表中读取数据，将Redis表作为维表，并将二者生成的宽表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，根据Redis和Kafka所在的虚拟
怎样配置DLI队列与数据源的网络连通？ 配置DLI队列与内网数据源的网络连通 DLI在创建运行作业需要连接外部其他数据源，如：DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和外部数据源之间的网络。 DLI提供的增强型跨源连接功能，底层采用对等连接的方式打通
开头。 table_name 表名称。 注意事项 所要删除的表必须是当前数据库下存在的，否则会出错，可以通过添加IF EXISTS来避免出错。 示例 参考创建OBS表或者创建DLI表中的示例描述创建对应的表。 在当前所在数据库下删除名为test的表。 1 DROP TABLE IF
入Hudi表。为了能够在文件大小和入湖速度之间进行权衡，Hudi提供了一个hoodie.parquet.small.file.limit配置来设置最小文件大小。用户可以将该配置设置为“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。
表别名 功能描述 给表或者子查询结果起别名。 语法格式 1 SELECT attr_expr_list FROM table_reference [AS] alias; 关键字 table_reference：可以是表，视图或者子查询。 AS：可用于连接table_refere
设置Doris的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。分别根据Doris的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 参考测试地址连通性。 参考MRS Doris使用指南，创建doris表，创建语句如下： CREATE TABLE IF NOT EXISTS dorisdemo
需要更多资源才能完成。 Hudi表在Hive元数据中，应该会存在1张内部表（手动创建），2张外部表（写入数据后自动创建）。 2张外部表，表名_ro（用户只读合并后的parquet文件，即读优化视图表），_rt（读实时写入的最新版本数据，即实时视图表）。 父主题： Bucket调优示例
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