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FileSytem结果表 功能描述 FileSystem结果表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。数据生成后，可直接对生成的目录创建非DLI表，通过DLI SQL进行下一步处理分析，并且输出数据目录支持分区表结构。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。
语法格式 1 2 SHOW PARTITIONS [db_name.]table_name [PARTITION partition_specs]; 关键字 PARTITIONS：表中的分区。 PARTITION：分区。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name Da
根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 在MySQL的flink数据库下创建表order_count，创建语句如下：
根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 在MySQL的flink数据库下创建表order_count，创建语句如下：
-1或大于0。默认值为“-1”，表示无限次数。 checkpoint_path 否 String 用户Jar中checkpoint的储存地址，不同作业路径需要保持不同。 runtime_config 否 String Flink作业运行时自定义优化参数。 job_type 否 String
日期、时间函数及运算符 日期时间运算符 运算符 示例 结果 + date '2012-08-08' + interval '2' day 2012-08-10 + time '01:00' + interval '3' hour 04:00:00.000 + timestamp '2012-08-08
-1或大于0。默认值为“-1”，表示无限次数。 checkpoint_path 否 String 用户Jar中checkpoint的储存地址，不同作业路径需要保持不同。 tags 否 Array of Objects Flink jar作业的标签。具体请参考表3。 runtime_config
connector.type 是 connector类型，对于redis，需配置为'redis'。 connector.host 是 redis连接地址。 connector.port 是 redis连接端口。 connector.password 否 redis认证密码。 connector
Flink Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 操作场景 DLI将Flink Jar作业的输出数据写入到OBS时，需要配置AKSK访问OBS，为了确保AKSK数据安全，您可以通过数据加密服务（Data Encryption Workshop，DEW）、云凭据管理服务（Cloud
在DLI使用Hudi提交Spark SQL作业 登录DLI管理控制台，选择“SQL编辑器”首进入提交SQL作业的界面。提交SQL作业时需要选择支持Hudi的Spark SQL队列。 创建一张Hudi表： 将如下的建表语句粘贴至DLI SQL编辑器的输入区域，修改 LOCATION
Python SDK环境配置 操作场景 在进行二次开发时，要准备的开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 安装Python Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual
output_format_classname partition_col_name partition_col_value partition_specs property_name property_value regex_expression result_expression row_format
SERDEPROPERTIES：Serde属性。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 table_name 表名称。 partition_specs 分区字段。 obs_path OBS存储路径。 注意事项 该命令的主要应用场景是针对分区表，如当手动在OBS上面添加分区目录时，再通过上
pyspark样例代码 开发说明 redis只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password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
典型场景示例：迁移Hive数据至DLI 本文为您介绍如何通过CDM数据同步功能，迁移MRS Hive数据至DLI。其他MRS Hadoop组件数据，均可以通过CDM与DLI进行双向同步。 前提条件 已创建DLI的SQL队列。创建DLI队列的操作可以参考创建DLI队列。 创建DLI
在Spark SQL作业中使用UDAF 操作场景 DLI支持用户使用Hive UDAF（User Defined Aggregation Function，用户定义聚合函数）可对多行数据产生作用，通常与groupBy联合使用；等同于SQL中常用的SUM()，AVG()，也是聚合函数。
conf文件。 创建MRS HBase表 创建DLI表关联MRS HBase表之前确保HBase的表是存在的。以样例代码为例，具体的流程是： 远程登录ECS，通过hbase shell命令查看表信息。其中，“hbtest”是要查询的表名。 describe 'hbtest' （可选）如果不存在
单引号（''）包围起来。 partition_specs 分区信息，key=value形式，key为分区字段，value为分区值。若分区字段为多个字段，可以不包含所有的字段，会删除匹配上的所有分区。“partition_specs”中的参数默认带有“( )”，例如：PARTITION
在Spark SQL作业中使用UDTF 操作场景 DLI支持用户使用Hive UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）自定义表值函数，UDTF用于解决一进多出业务场景，即其输入与输出是一对多的关系，读入一行数据，输出多个值。 约束限制
“Checkpoint路径”。 “Checkpoint路径”：选择checkpoint保存路径。必须和应用程序中配置的Checkpoint地址相对应。且不同作业的路径不可一致，否则无法获取准确的Checkpoint。 父主题： 管理Flink作业
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