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息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 注意事项 对接的Kafka集群不支持开启SASL_SSL。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9
息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 注意事项 对接的Kafka集群不支持开启SASL_SSL。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9
欠费后需要及时充值，详细操作请参见账户充值。 若DLI的队列、弹性资源池等资源不再使用，您可以将他们删除，以免继续扣费。 您可以在“费用中心 > 总览”页面设置“可用额度预警”功能，当可用额度、通用代金券和现金券的总额度低于预警阈值时，系统自动发送短信和邮件提醒。 当产生欠费后，请您及时充值使可用
续使用。 购买套餐包 登录DLI管理控制台。 选择“资源管理 > 队列管理”。 在队列管理页面，单击“购买套餐包”。 在“购买套餐包”页面设置相关参数。 表2 参数说明 参数名称 描述 区域 选择所在的区域。不同区域的云服务之间内网互不相通；请就近选择靠近您业务的区域，可减少网络时延，提高访问速度。
自定义函数相关语法 创建函数 删除函数 显示函数详情 显示所有函数 数据多版本相关语法 创建OBS表时开启数据多版本 修改表时开启或关闭数据多版本 设置多版本备份数据保留周期 查看多版本备份数据 恢复多版本备份数据 配置多版本过期数据回收站 清理多版本数据 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
= true ); 示例6：创建textfile格式的非分区表，并设置ROW FORMAT 示例说明：本例创建名为table4的textfile类型的非分区表，并设置ROW FORMAT相关格式（ROW FORMAT功能只支持textfile类型的表）。
“show_detail”为“true”时独有。 最小值：2 最大值：400 默认为“2”。 parallel_number 否 Integer 用户设置的作业并行数。 “show_detail”为“true”时独有。 最小值：1 最大值：2000 默认为“1”。 restart_when_exception
field_delimiter 否 属性分隔符。当“encode”为“csv”时，用于指定csv字段分隔符，默认为“,"。 当“encode”为“json”时，不需要设置属性之间的分隔符。 json_config 否 当“encode”为“json”时，可以通过该参数指定json字段和流定义字段的映射关系，格式为：
在对应连接的“操作”列，选择“更多”>“标签”。 进入标签管理页面，显示当前连接的标签信息。 单击“添加/编辑标签”，弹出“添加/编辑标签”对话框，配置参数。标签键和标签值设置完成后，单击“添加”，将标签加入到输入框中。 图1 添加标签 表1 标签配置参数 参数 参数说明 标签键 您可以选择： 在输入框的下拉列表中选择预定义标签键。
ALTER_TABLE_RECOVER_PARTITION 恢复表分区 √ × √ √ ALTER_TABLE_SET_LOCATION 设置分区路径 √ × √ √ GRANT_PRIVILEGE 表的赋权 √ × √ √ REVOKE_PRIVILEGE 表权限的回收 √ ×
= true ); 示例6：创建textfile格式的非分区表，并设置ROW FORMAT 示例说明：本例创建名为table4的textfile类型的非分区表，并设置ROW FORMAT相关格式（ROW FORMAT功能只支持textfile类型的表）。
DLI内置依赖包 DLI内置依赖包是平台默认提供的依赖包，用户打包Spark或Flink jar作业jar包时，不需要额外上传这些依赖包，以免与平台内置依赖包冲突。 Spark 3.1.1 依赖包 表1 Spark 3.1.1 依赖包 依赖包名称 accessors-smart-1
异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机
异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机
field_delimiter 否 属性分隔符。当“encode”为“csv”时，用于指定csv字段分隔符，默认为“,"。 当“encode”为“json”时，不需要设置属性之间的分隔符。 json_config 否 当“encode”为“json”时，可以通过该参数指定json字段和流定义字段的映射关系，格式为：
IntegerType, StringType, Row from pyspark.sql import SparkSession 创建会话并设置AK/SK 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。 1
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xxx_SDK_AK和xxx_SDK_SK。 regionName ：所属区域名称 projectId ：项目ID 通过以下方式可
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xxx_SDK_AK和xxx_SDK_SK。 regionName ：所属区域名称 projectId ：项目ID 通过以下方式可
sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1.12”，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。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE kafkaSource (
sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1.12”，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。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE kafkaSource (
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