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使用DLI分析电商实时业务数据 应用场景 当前线上购物无疑是最火热的购物方式，而电商平台则又可以以多种方式接入，例如通过web方式访问、通过app的方式访问、通过微信小程序的方式访问等等。而电商平台则需要每天统计各平台的实时访问数据量、订单数、访问人数等等指标，从而能在显示大屏上
TaskManager中托管内存总量 flink_jobmanager_Status_JVM_Threads_Count JobManager中活动的线程总数 flink_taskmanager_Status_JVM_Threads_Count TaskManager中活动中的线程总数 flink_jobm
write.flush.interval' = '30s' ); 当DWS表test在名为ads_game_sdk_base的schema下时，可以参考如下样例。 CREATE TABLE ads_rpt_game_sdk_realtime_ada_reg_user_pay_mm (
在DLI控制台创建数据库和表 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。
使用gsjdbc200驱动连接时，加载的数据库驱动类为：com.huawei.gauss200.jdbc.Driver。 当DWS表test在名为ads_game_sdk_base的schema下时，可以参考如下样例。 create table dwsSource( car_id STRING
Q：如果该DWS表在某schema下，则应该如何配置？ A：当DWS表test在名为ads_game_sdk_base的schema下时，可以参考如下样例中的'table-name'参数配置。 CREATE TABLE ads_rpt_game_sdk_realtime_ada_reg_user_pay_mm
添加增强型跨源连接的路由信息 操作场景 路由即路由规则，在路由中通过配置目的地址、下一跳类型、下一跳地址等信息，来决定网络流量的走向。路由分为系统路由和自定义路由。 增强型跨源连接创建后，子网会自动关联系统默认路由。除了系统默认路由，您可以根据需要添加自定义路由规则，将指向目的地址的流量转发到指定的下一跳地址。
Q：如果该DWS表在某schema下，则应该如何配置？ A：当DWS表test在名为ads_game_sdk_base的schema下时，可以参考如下样例中的'table-name'参数配置。 CREATE TABLE ads_rpt_game_sdk_realtime_ada_reg_user_pay_mm
Hudi源表 功能描述 Flink SQL读取Hudi表数据。 更多具体使用可参考开源社区文档：Hudi。 注意事项 建议Hudi作为Source表时设置限流 Hudi表作为Source表时，为防止数据上限超过流量峰值导致作业出现异常，建议设置限流（read.rate.limit），限流上限应该为业务上线压测的峰值。
服务韧性 DLI通过流量限制、跨AZ容灾、备份恢复等技术方案，保障数据的持久性和可靠性。 流量限制：DLI通过设置流量控制机制，防止服务过载并保持服务的稳定性。 跨AZ容灾：DLI云服务采用跨可用区容灾部署，减少单点故障的风险，提高系统的可用性和弹性。 备份恢复：DLI自动化的备
驱动版本 CDM连接关系数据库前，需要先上传所需关系数据库的JDK8版本.jar格式驱动。MySQL的驱动请从https://downloads.mysql.com/archives/c-j/选择5.1.48版本下载，从中获取mysql-connector-java-5.1.48.jar，然后进行上传。
以在DLI中创建并管理多个Catalog，用于不同的元数据隔离。 · 数据库：数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。数据库通常用于存储、检索和管理结构化数据，由多个数据表组成，这些数据表通过键和索引相互关联。 · 表：表是数据库最重要的组成部分
在DLI数据目录库下创建数据库和表请参考在DLI控制台创建数据库和表。 数据库 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。数据库通常用于存储、检索和管理结构化数据，由多个数据表组成，这些数据表通过键和索引相互关联。 表 表是数据库最重要的组成部分之一
"obs:bucket:GetBucketLocation", "obs:bucket:ListBucketMultipartUploads", "obs:bucket:GetBucketLogging", "ob
"obs:bucket:GetBucketLocation", "obs:bucket:ListBucketMultipartUploads", "obs:bucket:GetBucketLogging", "ob
"ListBucketVersions", "ListBucketMultipartUploads", "GetBucketAcl", "GetBucketLocation"
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 应用场景 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，这种格式可以加快查询速度，查询Parquet格式数据时，只检查所需要的列并对它们的值执行计算，也就是说，只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项
PRIOR, PRIVILEGES, PROCEDURE, PUBLIC, QUARTER, RANGE, RANK, RAW, READ, READS, REAL, RECURSIVE, REF, REFERENCES, REFERENCING, REGR_AVGX, REGR_AVGY
开启Flink作业动态扩缩容 操作场景 在实际作业运行中，由于作业的数据流量变化，导致所需计算资源不同，造成流量较小时计算资源浪费，流量较大时计算资源不足以满足计算所需。 DLI提供的动态扩缩容功能可以根据当前作业的负载情况，例如：数据输入输出量、数据输入输出速率、反压等情况，动
select ltrim(' hello');-- hello lpad(string, size, padstring) → varchar 描述：右填充字符串以使用padstring调整字符大小。如果size小于字符串的长度，则结果将被截断为size个字符。大小不能为负，并且填充字符串必须为非空。
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