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指南》中“从OBS并行导入数据到集群”章节。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 注意事项 通过OBS转储支持两种中间文件方式：
与数据治理中心（DataArts Studio）的关系 在数据治理中心DataArts Studio中，数据开发是一个一站式的大数据协同开发平台，提供全托管的大数据调度能力。它可管理多种大数据服务，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助用户快速构建大数据处理中心。 通过数据治理中心的DLI
指南》中“从OBS并行导入数据到集群”章节。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 注意事项 通过OBS转储支持两种中间文件方式：
要访问DWS、RDS等数据时，需要创建跨源连接。 创建的跨源连接需要和弹性资源池进行绑定。 创建增强型跨源连接 步骤四：运行作业 根据业务需求创建和提交作业。 管理SQL作业 Flink作业概述 创建Spark作业 步骤一：创建弹性资源池 登录DLI管理控制台，在左侧导航栏单击“资源管理
fields' = 'user_id;item_id', 'value.format' = 'json', 'value.json.fail-on-missing-field' = 'false', 'value.fields-include' = 'ALL' ) 消息键格式包含了在
col_1 = 'Ann'; 示例4：创建DLI非分区表，并自定义列字段数据类型 示例说明：创建名为table2的DLI非分区表，您可以根据业务需求自定义列子段的原生数据类型： 与文字字符有关可以使用STRING、CHAR或者VARCHAR。 与时间有关的可以使用TIMESTAMP、DATE。
col_1 = 'Ann'; 示例4：创建DLI非分区表，并自定义列字段数据类型 示例说明：创建名为table2的DLI非分区表，您可以根据业务需求自定义列子段的原生数据类型： 与文字字符有关可以使用STRING、CHAR或者VARCHAR。 与时间有关的可以使用TIMESTAMP、DATE。
用于将字符串str2将字符串str1向右补足到length位。 rtrim rtrim([<trimChars>, ]string <str>)， rtrim(trailing [<trimChars>] from <str>) STRING 删除字符串右边的空格，其他的空格保留。 soundex soundex(string
</dependency> </dependencies> 图5 pom文件中添加配置 在工程路径的“src > main > java”文件夹上鼠标右键，选择“New > Package”，新建Package和类文件。 Package根据需要定义，本示例定义为：“com
1</version> </dependency> </dependencies> 图5 pom文件中添加配置 在工程路径的“src > main > java”文件夹上鼠标右键，选择“New > Package”，新建Package和类文件。 图6 新建Package和类文件 P
用于将字符串str2将字符串str1向右补足到length位。 rtrim rtrim([<trimChars>, ]string <str>)， rtrim(trailing [<trimChars>] from <str>) STRING 删除字符串右边的空格，其他的空格保留。 soundex soundex(string
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col_1 = 'Ann'; 示例4：创建DLI非分区表，并自定义列字段数据类型 示例说明：创建名为table2的DLI非分区表，您可以根据业务需求自定义列子段的原生数据类型： 与文字字符有关可以使用STRING、CHAR或者VARCHAR。 与时间有关的可以使用TIMESTAMP、DATE。
true livy.server.session.timeout = 1800s livy.server.session.state-retain.sec = 1800s livy.dli.spark.version = 2.3.2 livy.dli.spark.scala-version
删除数据库：删除当前数据库。 创建表：在当前数据库创建表。 创建视图：在当前数据库创建视图。 将SQL语句解释为执行计划：执行explain语句。 创建角色：在当前数据库创建角色。 删除角色：删除当前数据库中的角色。 显示角色：显示当前用户的角色。 绑定角色：在当前数据库绑定角色。
"spark-sdv-app.jar", "wordcount", "wordcount.py" ], "details": [ { "create_time": 0, "update_time":
"user_name":"Bob", "area_id":"330111"} 示例3：MRS集群开启Kerberos认证，并且Kafka使用SASL_PLAINTEXT协议，从Kafka源表获取数据，并写入到Print结果表中。 参考增强型跨源连接，根据MRS集群所在的虚拟私有云和子网创建相应的
分配，直到剩余的CU数分配完成。 队列扩容成功后，系统开始对扩容的CU进行计费，直到缩容成功停止对扩容的CU计费。因此，要注意如果业务没有需求的情况下，要及时清理释放资源，否则不管CU是否真正的使用，都会一直计费。 表1 弹性资源池扩缩容CU分配场景说明（无任务场景） 场景 弹性资源池CU数分配说明
当前示例选择为：HDFS。具体参数含义如下： 包括HDFS和JDBC两种读取方式。默认为HDFS方式，如果没有使用WHERE条件做数据过滤及在字段映射页面添加新字段的需求，选择HDFS方式即可。 HDFS文件方式读取数据时，性能较好，但不支持使用WHERE条件做数据过滤及在字段映射页面添加新字段。 JDBC
当前示例选择为：HDFS。具体参数含义如下： 包括HDFS和JDBC两种读取方式。默认为HDFS方式，如果没有使用WHERE条件做数据过滤及在字段映射页面添加新字段的需求，选择HDFS方式即可。 HDFS文件方式读取数据时，性能较好，但不支持使用WHERE条件做数据过滤及在字段映射页面添加新字段。 JDBC
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