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进入Spark作业编辑页面，页面会提示系统将创建DLI临时数据桶。该桶用于存储使用DLI服务产生的临时数据，例如：作业日志、作业结果等。如果不创建该桶，将无法查看作业日志。可以通过配置生命周期规则实现定时删除OBS桶中的对象或者定时转换对象的存储类别。桶名称为系统默认。 如果不需要创建DLI临时数据
已处理的文件在 source 的整个生命周期内存储在 state 中，因此，source 的 state 在 checkpoint 和 savepoint 时进行保存。 更短的时间间隔意味着文件被更快地发现，但也意味着更频繁地遍历文件系统/对象存储。 如果未设置此配置选项，则提供的路径仅被扫描一次，因此源将是有界的。
备。 OBS的使用涉及以下几项费用： 存储费用：静态网站文件存储在OBS中产生的存储费用。 请求费用：用户访问OBS中存储的静态网站文件时产生的请求费用。 流量费用：用户使用自定义域名通过公网访问OBS时产生的流量费用。 实际产生的费用与存储的文件大小、用户访问所产生的请求次数和
Kafka源表 功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是
是STORED AS，只能指定ORC和PARQUET。 ORC对RCFile做了优化，可以提供一种高效的方法来存储Hive数据。 PARQUET是面向分析型业务的列式存储格式。 父主题： 标示符
参数说明及获取方式 参数说明 ak：账号 Access Key sk：账号 Secret Access Key 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放, 使用时解密, 确保安全。 本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，运行本示例前
参数说明与获取方式 参数说明 ak：账号 Access Key sk：账号 Secret Access Key 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放, 使用时解密, 确保安全。 本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，运行本示例前
Format概述 Flink 提供了一套与表连接器（table connector）一起使用的表格式（table format）。 表格式是一种存储格式，定义了如何把二进制数据映射到表的列上。 表1 Flink支持格式 Formats 支持的Connectors CSV Kafka, Upsert
对象存储OBS结果表 功能描述 FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以
o格式进行存储。 语法格式 1 2 3 4 INSERT OVERWRITE DIRECTORY path USING file_format [OPTIONS(key1=value1)] select_statement; 关键字 USING：指定所存储格式。 O
作业相关 导入数据 DLI提供导入数据的接口。您可以使用该接口将存储在OBS中的数据导入到已创建的DLI表或者OBS表中。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 //实例化
Confluent Avro Format 功能描述 Avro Schema Registry (avro-confluent) 格式能让您读取被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer序列化的记录，以及可以写入成能被
ource语法的CTAS创建table1_ctas。 此外，本例中table1中OBS表的存储格式为orc，而table1_ctas表的存储格式可以为parquet，即CTAS创建的表存储格式可以不同于原表。 在AS关键字后使用SELECT语句选择需要的数据插入到table1_ctas表中。
是 OBS表存储格式，支持TEXTFILE, AVRO, ORC, SEQUENCEFILE, RCFILE, PARQUET table_comment 否 表描述。仅支持字符串常量。 obs_path 是 数据文件所在的OBS存储路径，推荐使用OBS并行文件系统存储。 格式：o
静态流图：提供静态资源预估功能和流图展示功能。如图5所示。 简化流图： 展示source到sink的数据处理流程。如图4所示。 格式化：对SQL语句进行格式化。 设为模板：将新创建的作业设置为作业模板。 主题设置：设置页面主题，可以设置字体大小，自动换行和页面风格。 帮助：跳转至帮助中心，为用户提供SQL语法参考。
struct(<value1>,<value2>[, ...]) 具体使用示例详见：STRUCT示例。 使用限制 创建含有复杂数据类型字段的表时，该表存储格式不支持CSV（txt）。 如果表中含有复杂数据类型字段时，该表不支持CSV（txt）格式的文件数据导入。 MAP数据类型建表必须指定s
BADRECORDSPATH：指定导入过程中错误记录的存储目录。 OPTIONS('BADRECORDSPATH'='obs://bucket/path') 配置该选项后，MODE不可配，固定为"DROPMALFORMED"，即将能够成功转换的记录导入到目标表，而将转换失败的记录存储到指定错误记录存储目录。 注意事项
stering操作。 Clustering服务基于Hudi的MVCC设计，允许继续插入新数据，而Clustering操作在后台运行以重新格式化数据布局，从而确保并发读写者之间的快照隔离。 总体而言Clustering分为两个部分： 调度Clustering：使用可插拔的Clust
在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“作业管理”>“Flink作业”，进入Flink作业管理页面。 选择计划停止的作业，单击“更多 > 触发保存点”，选择保存点的存储路径。 单击“确定”完成保存。 状态为“运行中”的作业可以“触发保存点”，保存作业的状态信息。 保存点的生命周期从触发保存点并停止作业开始
Confluent Avro Format 功能描述 Avro Schema Registry (avro-confluent) 格式能让您读取被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer 序列化的记录，以及可以写入成能被
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