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[{FROM | IN} db_name]; 关键字 COLUMNS：表中的列。 FROM/IN：指定数据库，显示指定数据库下的表的列名。FROM和IN没有区别，可替换使用。 参数说明 表1 参数说明 参数 描述 table_name 表名称。 db_name 数据库名称。 注意事项 所
.enableHiveSupport() .getOrCreate() 获取结果为AK/SK和Securitytoken时，鉴权时，临时AK/SK和Securitytoken必须同时使用，设置如下： 代码创建SparkContext val sc: SparkContext
获取MRS集群全部节点的ip和域名映射，在DLI跨源连接修改主机信息中配置host映射。 如何添加IP域名映射，请参见《数据湖探索用户指南》中“修改主机信息”章节。 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka Broker节点的hostname和IP的对应关系添加到DLI队列中。Kafka
COMMENT：对数据库的描述。 DBPROPERTIES：数据库的属性，且属性名和属性值成对出现。 参数说明 表1 参数说明 参数 描述 db_name 数据库名称，由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 db_comment 数据库描述。 property_name
自定义函数类型推导 操作场景 类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的
自定义函数类型推导 操作场景 类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的
弹性资源池上可以添加多个不同队列用于作业运行，具体添加弹性资源池添加队列的操作可以参考创建弹性资源池并添加队列。添加完队列后，可以根据不同队列计算资源使用量的波峰和波谷和优先级来配置要扩缩容的CU数，从而来保障作业的稳定运行。 注意事项 建议对流批业务实施资源池的精细化管理，将Flink实时流类型的作业与
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。
jar的程序包：（以Maven项目为例） 创建或使用现有的maven java项目，在 pom.xml 中引入scala 2.12，spark 3.3.1 和hudi 0.11.0 版本的依赖。由于DLI环境已提供所需依赖，因此scope可以配置为provided。 <dependencies>
local.com',date '2020-07-17','US' ); insert into hive.web.page_views values(timestamp '2020-07-17 23:00:16',bigint '15142','www.abc.com',date
extends RichSinkFunction< Tuple2<Boolean, Row>>{}，需重点实现其中的open、invoke和close函数。代码参考示例如下： public class MySink extends RichSinkFunction<Tuple2<Boolean
join_condition; 关键字 LEFT SEMI JOIN：只显示左表中的记录。可通过在LEFT SEMI JOIN， WHERE...IN和WHERE EXISTS中嵌套子查询来实现。左半连接与左外连接的区别是，左半连接将返回左表中符合JOIN条件的记录，而左外连接将返回左表所有
参考增强型跨源连接，在DLI上根据DWS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DWS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DWS和Kafka的地址测试队列连通性。若
参考增强型跨源连接，在DLI上根据DWS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DWS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DWS和Kafka的地址测试队列连通性。若
上传Jar包到OBS和DLI OBS控制台 DLI控制台 将生成的Spark Jar包文件上传到OBS目录下和DLI程序包中。 7 创建Spark Jar作业 DLI控制台 在DLI控制台创建Spark Jar作业并提交运行作业。 8 查看作业运行结果 DLI控制台 查看作业运行状态和作业运行日志。
Access key cannot be null 问题根因 该Flink SQL作业在配置作业运行参数时，有选择保存作业日志或开启Checkpoint，配置了OBS桶保存作业日志和Checkpoint。但是运行该Flink SQL作业的IAM用户没有OBS写入权限导致该问题。 解决方案
当使用DLI托管的元数据服务时，必须配置Hudi锁开启，且配置使用DLI提供的Hudi锁实现类： 配置项 配置值 hoodie.write.lock.provider com.huawei.luxor.hudi.util.DliCatalogBasedLockProvider 同样在使用LakeFormatio
“FILE”和“USERINFO”。 如果有任一参数为 NULL，则返回 NULL。 例如 parse_url(' http://facebook.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1', 'HOST') 返回 'facebook.com'。 还可以通过提供关键词
从OBS上传jar包至DLI，并定义分组名称为gatk。 { "paths": [ "https://test.obs.xxx.com/test_dli.jar" ], "group": "gatk" } 响应示例 { "group_name": "gatk"
从OBS上传python文件至DLI，并定义分组名称为gatk。 { "paths": [ "https://test.obs.xxx.com/dli_tf.py" ], "group": " gatk" } 响应示例 { "group_name": "gatk"
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