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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》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。
数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据。在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase（Hadoop) 的工具类 org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes 进行字节数组和 Flink 数据类型转换。 Flink的HB
Format') 默认值为：yyyy-MM-dd。 日期格式由Java的日期模式字符串指定。在Java的日期和时间模式字符串中，未加单引号(')的字符'A' 到'Z' 和'a' 到'z' 被解释为模式字符，用来表示日期或时间字符串元素。若模式字符使用单引号 (') 引起来，则在解
Format') 默认值为：yyyy-MM-dd。 日期格式由Java的日期模式字符串指定。在Java的日期和时间模式字符串中，未加单引号(')的字符'A' 到'Z' 和'a' 到'z' 被解释为模式字符，用来表示日期或时间字符串元素。若模式字符使用单引号 (') 引起来，则在解
SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink
数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据。在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase（Hadoop) 的工具类 org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes 进行字节数组和 Flink 数据类型转换。 Flink的HB
dynamicPartitionOverwrite.enabled false 当前配置设置为“false”时，DLI在覆盖写之前，会删除所有符合条件的分区。例如，分区表中有一个“2021-01”的分区，当使用INSERT OVERWRITE语句向表中写入“2021-02”这个分区的数据时，会把“2021-01”的分区数据也覆盖掉。
offset 否 String 查询结果偏移量，默认为0（连接以创建时间进行排序）。 auth_info_name 是 String 认证信息名，同一个project下唯一。 请求参数 无 响应参数 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求执行是否成功。“true”表示请求执行成功。
table存储模式：将connector.table-name、connector.key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.use-internal-schema
Access授权范围是指定区域项目资源： 仅在勾选该权限且更新DLI委托权限后的项目生效。未勾选该权限的项目不具备跨源场景所需权限、和SMN发送通知消息的权限。 示例1和示例2给出了同一个区域的不同项目更新DLI委托带来的委托权限差异。 单击选择dli_management_agency需要包含的权限，并单击“更新委托权限”。
table存储模式：将connector.table-name、connector.key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.use-internal-schema
offset 否 String 查询结果偏移量，默认为0（连接以创建时间进行排序）。 auth_info_name 是 String 认证信息名，同一个project下唯一。 请求参数 无 响应参数 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求执行是否成功。“true”表示请求执行成功。
); 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 connector 是 固定为print。 print-identifier 否 配置一个标识符作为输出数据的前缀。 standard-error 否 该值只能为true或false，默认为false。 若为true，则表示输出
更新已有的SQL作业，更新后的作业名称为myjob，以共享模式运行在testQueue上。 { "name": "myjob", "desc": "这是我的第一个作业", "queue_name": "testQueue", "sql_body": "select * from source_table"
close(); 示例 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，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量System.getenv("AK")和System.getenv("SK")。
应页面下查看不同Region对应的项目ID、账号ID和用户ID。 注册并登录管理控制台。 在用户名的下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面，查看账号名和账号ID、IAM用户名和IAM用户ID，在项目列表中查看项目和项目ID。 - 单击“测试”测试参数是否配置无误，“测
percentile(colname,DOUBLE p) DOUBLE或ARRAY 计算精确百分位数，适用于小数据量。先对指定列升序排列，然后取精确的第p位百分数。p必须在0和1之间。 percentlie_approx percentile_approx (colname,DOUBLE p) DOUBLE或ARRAY
参考增强型跨源连接，在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列连通性
参考增强型跨源连接，在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列连通性
请参见《数据湖探索SQL语法参考》。 标签：以“key/value”的形式设置SQL作业的标签。 创建数据库和表。 您可以参考在DLI控制台创建数据库和表提前创建数据库和表。例如本例创建表，表名为“qw”。 在SQL作业编辑窗口输入表“qw”的SQL查询语句： 1 SELECT *
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