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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
DWS源表 功能描述 DLI将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data
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。DLI将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MV
用户已上传到DLI资源管理系统的类型为jar或pyFile的程序包名。也支持指定OBS路径，例如：obs://桶名/包名。 className String 模板的Java/Spark主类。 cluster_name String 用于指定队列，填写已创建DLI队列的队列名称。 说明： 推荐使用“queue
否 table存储模式下可配置，将该字段值作为redis中的ext-key，未配置时，ext-key为生成的uuid。 示例 从Redis中读取数据。 create table redisSource( car_id STRING, car_owner STRING, car_brand
使用Temporal join关联维表的最新分区 功能描述 对于随时间变化的分区表，我们可以将其读取为无界流，如果每个分区包含某个版本的完整数据，则该分区可以被视为时间表的一个版本，时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区（版本）。 最新分区（版本）由
步骤3：使用DEW管理访问凭证 跨源分析场景中，使用DEW管理数据源的访问凭证，并创建允许DLI访问DEW的委托。 步骤4：创建自定义委托允许DLI访问DEW读取凭证 创建允许DLI访问DEW的委托。 步骤5：提交Spark作业 创建Spark Jar作业分析数据。 准备工作 已注册华为账号并开通华
可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。DLI可以从HBase中读取数据，用于过滤分析、数据转储等场景。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。
<groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId> <version>${flink.version}</version> <sc
JDBC源表 功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector，用于从数据库读取相应的数据。 前提条件 要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规
partitionColumn 读取数据时，用于设置并发使用的数值型字段。 说明： “partitionColumn”、“lowerBound”、“upperBound”、“numPartitions”四个参数必须同时设置，不支持仅设置其中某一个或某几个。 为了提升并发读取的性能，建议使用自增列。
配置该配置项则不用在SQL中配置账号和密码。 分区扫描功能介绍 为了加速Source任务实例中的数据读取，Flink为JDBC表提供了分区扫描功能。以下参数定义了从多个任务并行读取时如何对表进行分区。 scan.partition.column：用于对输入进行分区的列名，该列的数据类型必须是数字，日期或时间戳。
max_pt max_pt函数用于返回分区表的一级分区中有数据的分区的最大值，按字母排序，且读取该分区下对应的数据。 命令格式 max_pt(<table_full_name>) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 table_full_name 是 STRING类型。
read.field -- 否 读取 Doris 表的列名列表，多列之间使用逗号分隔。 doris.filter.query -- 否 过滤读取数据的表达式，此表达式透传给 Doris。Doris 使用此表达式完成源端数据过滤。 示例 该示例是从Doris源表读取数据，并输入到 print
'GSSAPI'和'properties.security.protocol' = 'SASL_PLAINTEXT' 示例 该示例是从Kafka数据源中读取数据，并写入Print到结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，根据Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。
partitionColumn 读取数据时，用于设置并发使用的数值型字段。 说明： “partitionColumn”、“lowerBound”、“upperBound”、“numPartitions”四个参数必须同时设置，不支持仅设置其中某一个或某几个。 为了提升并发读取的性能，建议使用自增列。
y的标识。在插入数据时与参数“table”配合使用。 partitions.number 读取数据时，并发task数。 scan.count 每批次读取的数据记录数，默认为100。如果在读取过程中，redis集群中的CPU使用率还有提升空间，可以调大该参数。 iterator.grouping
LI与不同VPC中的数据源之间的网络连通。 当DLI需要访问外部数据源，而这些数据源位于不同的VPC中时，由于网络隔离，DLI默认无法直接读取这些数据源的数据。通过创建增强型跨源连接，可以采用对等连接的方式打通DLI与数据源的VPC网络，从而实现数据的互通和跨源分析。 增强型跨源连接的优势：
Spark on Hudi开发规范 SparkSQL建表参数规范 Spark增量读取Hudi参数规范 Spark异步任务执行表compaction参数设置规范 Spark表数据维护规范 父主题： DLI Hudi开发规范
增强型跨源连接概述 为什么要创建增强型跨源连接？ DLI跨源分析场景连接外部数据源时，由于数据源的VPC与DLI VPC不同，网络无法连通，导致DLI无法读取数据源数据。DLI提供的增强型跨源连接功能可以实现DLI与数据源的网络连通。 本节操作为您介绍跨VPC的数据源网络连通方案： 创建增强型跨
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