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全访问数据源。 例如在使用Spark SQL来创建访问CSS的表时使用es.certificate.name字段配置跨源认证信息名称，配置连接安全CSS集群。 创建完跨源认证，可以参考创建DLI表关联CSS使用Spark SQL来创建访问CSS的表。 父主题： 使用DLI的跨源认证管理数据源访问凭证
SQL作业，访问其他外部数据源时，需要先创建跨源连接，打通作业运行队列到外部数据源之间的网络。 当前Flink作业支持访问的外部数据源详情请参考DLI常用跨源分析开发方式。 创建跨源连接操作请参见配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接）。 创建完跨源连接后，可以通过“资源管理 > 队列管理
dli_queue：队列 dli_elastic_resource_pool：弹性资源池 dli_enhanced_datasource：增强型跨源连接 dli_database：数据库 dli_package_resource：资源包（不支持指定有Module ID的内置资源包） dli_flink_job：Flink作业
kafkaSource, lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"}
kafkaSource, lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"}
> main > java”文件夹上鼠标右键，选择“New > Package”，新建Package和类文件。 图7 新建Package Package根据需要定义，本示例定义为：“com.huawei.dli.demo”，完成后回车。 在包路径下新建Java Class文件，本示例定义为：SparkDemoObs。
（废弃，不推荐使用）DLI服务的DWS Connector：支持自定义sink和source函数，允许用户根据具体需求实现相应的sink或source函数，以实现特定的数据读写逻辑。 DLI提供的DWS Connector使用方法请参考表1 表1 DWS Connector支持类别
Flink SQL 系统中。在许多情况下，这对于利用此功能很有用。 例如： 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图 临时连接更改数据库表的历史等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT/UPDATE/DELETE 消息编码为 Maxwell
2026年6月30日 更多版本支持信息请参考DLI计算引擎版本生命周期。 Flink 1.15版本说明 Flink 1.15版本在语法设计上实现了更高的兼容性，与主流开源技术标准保持一致。 Flink 1.15版本新增读写Hive、Hudi等Connector。 Flink 1.1
图1 Flink作业配置参数 对于Flink Jar作业，您需要在代码中开启Checkpoint，同时如果有自定义的状态需要保存，您还需要实现ListCheckpointed接口，并为每个算子设置唯一ID。然后在作业配置中，勾选“从Checkpoint恢复”，并准确配置Checkpoint路径。
array<T> <b>[,...])，concat(string <str1>, string <str2>[,...]) ARRAY或STRING 连接多个字符串，合并为一个字符串，可以接受任意数量的输入字符串。 concat_ws concat_ws(string <separator>
dli.sql.dynamicPartitionOverwrite.enabled=true，然后通过insert overwrite语句实现。 “dli.sql.dynamicPartitionOverwrite.enabled”默认值为“false”，在不配置时它会覆盖整张表的数据。
若字符串A与字符串B不相匹配则返回TRUE，否则返回FALSE。若A或B为NULL，则返回NULL。 A RLIKE B BOOLEAN JAVA的LIKE操作，若A或其子字符串与B相匹配，则返回TRUE，否则返回FALSE。若A或B为NULL，则返回NULL。 A REGEXP B
timestamp), cast(case_timestamp_to_date as date) from kafkaSource; 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"cast_int_to_string":"1", "cast_String_to_int":
…] ); TBLPROPERTIES允许用户通过键值对的方式（属性名和属性都必须是单引号或双引号包裹的字符串），添加或修改连接器支持的表属性，以Hive连接器为例： TBLPROPERTIES ("transactional"="true") ，可能的取值为[true,false]
细粒度权限管理：P公司内部有N个子部门，子部门之间需要对数据进行共享和隔离。DLI支持计算资源按租户隔离，保障作业SLA；支持数据权限控制到表/列，帮助企业实现部门间数据共享和权限管理。 建议搭配以下服务使用 OBS、DIS、DataArts Studio 图3 运营商大数据分析 地理大数据分析 地理大数据分析
dli_queue：队列 dli_elastic_resource_pool：弹性资源池 dli_enhanced_datasource：增强型跨源连接 dli_database：数据库 dli_package_resource：资源包（不支持指定有Module ID的内置资源包） dli_flink_job：Flink作业
timestamp), cast(case_timestamp_to_date as date) from kafkaSource; 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"cast_int_to_string":"1", "cast_String_to_int":
LAST_VALUE(expression) 返回一组有序值中的最后一个值。 LISTAGG(expression [, separator]) 连接字符串表达式的值并在它们之间放置分隔符值。字符串末尾不添加分隔符时则分隔符的默认值为“,”。 父主题： 内置函数
目录结构 名称 说明 dli python环境的DLI SDK基础模块。 examples python样例代码。 pyDLI pyHive的实现接口。 setup.py Python SDK安装脚本。 安装DLI Python SDK 下载并解压SDK安装包。 将"dli-sdk-python-<version>
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