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（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
场景举例 生效机制 操作影响 场景一 修改了原有程序包类的实现逻辑，重新创建的函数指定的JAR包名和类名保持和原有一致。 在Spark SQL队列下已创建自定义函数F1，指定类名C1，Jar包名J1。 后续对J1包中函数实现做了逻辑修改，重新执行创建函数F2，指定类名C1，Jar包名J1。
huaweicompany.udf.UdfScalarFunction'; UDF UDF函数需继承ScalarFunction函数，并实现eval方法。open函数及close函数可选。 编写代码示例 import org.apache.flink.table.functions
临时数据，例如：作业日志等。 如果不创建该桶，将无法查看作业日志。桶名称为系统默认。 在OBS管理控制台页面通过配置桶的生命周期规则，可以实现定时删除OBS桶中的对象或者定时转换对象的存储类别。 具体操作请参考通过配置生命周期规则。 SQL编辑器页面可以批量执行SQL语句。 作业编辑窗口常用语法采用不同颜色突出显示。
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
问所有Flink和Spark支持的数据源与输出源，如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。 自拓展生态 用户可通过编写代码实现从想要的云生态或者开源生态获取数据，作为Flink作业的输入数据。 DLI Flink Connector支持列表请参考Connector概述。
个统一的IPv6地址。 对于IPv4的支持，是通过将IPv4映射到IPv6的取值范围（RFC 4291#section-2.5.5.2）来实现的。当创建一个IPv4时，会被映射到IPv6。当格式化时，如果数据是IPv4又会被重新映射为IPv4。 其他的地址则会按照RFC 5952所定义的规范格式来进行格式化。
(property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]可利用以下语句实现NULL值转换为空字符串。 ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持，Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。 缺点：Bucket个数不能动态调整，数据量波动和整表数据量持续上涨会导致单个Bucket数据量过大出现大数据文件。需要结合分区表来进行平衡改善。
语法来创建临时表，通过该表存储临时数据，结束事务或者会话后该表数据自动清除。当前DLI是否支持该功能？ 解决措施：当前DLI不支持创建临时表功能，只能根据当前业务逻辑控制来实现相同功能。DLI支持的SQL语法可以参考创建DLI表。 可以本地连接DLI吗?支持远程工具连接吗？ 暂不支持。请在控制台提交作业。 详细操作请参考数据湖探索快速入门。
中将scope设为provided 日志配置文件（例如l：“log4j.properties”或者“logback.xml”等） 日志输出实现类JAR包（例如：log4j等） 在此基础上，taskmanager.log会随日志文件大小和时间滚动。 父主题： Flink作业性能调优类
decode1(<expression>, <search>, <result>[, <search>, <result>]...[, <default>]) 参数的数据类型 实现if-then-else分支选择的功能。 javahash javahash(string a) STRING 返回hash值。 max_pt
string、true、false or null。 STRING 兼容impala的String，底层是varchar。 BINARY 兼容hive的Binary，底层实现为varbinary。 SQL表达式中，支持简单的字符表达式，也支持Unicode方式，一个Unicode字符串是以U&为固定前缀，以4位
DLI表表示数据存储在本服务内部的表中。 CloudTable表表示数据储存在CloudTable服务的表中。 可通过DLI创建表，与其他服务的数据进行关联，以此来实现不同数据源的联合查询分析。 元数据 元数据（Metadata）是用来定义数据类型的数据。主要是描述数据自身信息，包含源、大小、格式或其它数
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DLI元数据是SQL作业、Spark作业场景开发的基础。在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 除了DLI元数据，DLI还支持对接LakeFormation实现元数据的统一管理，无缝对接多种计算引擎及大数据云服务，便捷高效地构建数据湖和运营相关业务。 发布区域：全部 OBS 2.0支持 DLI元数据
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列。 如果需要购买其他规格的队列，则可以先创建上述某一规格队列后，通过如下操作实现： “包年/包月”队列：则可以通过变更普通队列规格操作来实现。 “按需计费”队列：则可以通过普通队列弹性扩缩容操作来实现。 购买时长 选择“包年/包月”计费模式时，需要选择“购买时长”。购买时长越长
持。 DLI经典型跨源连接停止服务后，可以使用哪个功能替换？ 推荐使用增强型跨源连接。 DLI提供的增强型跨源连接功能，通过建立对等连接，实现DLI与数据源的VPC网络互通，为DLI的跨源分析提供了支持。 目前DLI支持跨源访问的数据源请参考跨源分析开发方式。 增强型跨源连接收费吗？
编写UDTF函数代码。完整样例代码请参考样例代码。 UDTF的类需要继承“org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF”，实现initialize，process，close三个方法。 UDTF首先会调用initialize方法，此方法返回UDTF的返回行的信息，如，返回个数，类型等。
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