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查询作业结果-方式一（废弃） 功能介绍 该API用于在执行SQL查询语句的作业完成后，查看该作业执行的结果。目前仅支持查看“QUERY”类型作业的执行结果。 当前接口已废弃，不推荐使用。 该API只能查看前1000条的结果记录，若要查看全部的结果记录，需要先导出查询结果再进行查看，详细请参见导出查询结果。
数据迁移与传输方式概述 导入数据至OBS DLI支持在不迁移数据的情况下，直接访问OBS中存储的数据进行查询分析。 您只需将本地数据导入OBS即可开始使用DLI进行数据分析。 导入数据的具体操作请参考上传对象。 迁移数据至DLI 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI，确保数据
查询作业结果-方式二（废弃） 功能介绍 该API用于在执行SQL查询语句的作业完成后，查看该作业执行的结果。目前仅支持查看“QUERY”类型作业的执行结果。 该API只能查看前1000条的结果记录，若要查看全部的结果记录，需要先导出查询结果再进行查看，详细请参见导出查询结果。 当前接口已废弃，不推荐使用。
DLI常用跨源分析开发方式 跨源分析 当DLI有访问外部数据源的业务需求时，首先需要通过建立增强型跨源连接，打通DLI与数据源之间的网络，再开发不同的作业访问数据源以实现DLI跨源分析。 本节操作介绍DLI支持的数据源对应的开发方式。 使用须知 Flink作业访问DIS，OBS和
使用DLI分析电商实时业务数据 应用场景 当前线上购物无疑是最火热的购物方式，而电商平台则又可以以多种方式接入，例如通过web方式访问、通过app的方式访问、通过微信小程序的方式访问等等。而电商平台则需要每天统计各平台的实时访问数据量、订单数、访问人数等等指标，从而能在显示大屏上实时
jar作业需要选择Spark版本为3.3.1，且使用的通用队列需要支持Hudi。 单击右上角的”创建作业”即可提交Spark jar的作业。 编写并打包Spark jar的程序包：（以Maven项目为例） 创建或使用现有的maven java项目，在 pom.xml 中引入scala 2.12，spark
SDK的获取与安装 Java SDK安装方式 您可以通过以下两种方式安装Java SDK。 导入Maven依赖，适用于使用Maven管理的Java项目。具体操作请参考方法一：通过Maven安装DLI SDK依赖。 在集成开发环境中导入JAR文件，适用于使用Eclipse作为集成开
TABLE命令创建DLI表并关联RDS上已有的表。该功能支持访问RDS的MySQL集群和PostGre集群。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 前提条件 创建DLI表
并删除那些不满足WHERE子句条件的分区，适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源，导致Driver节点的内存不足，并触发频繁的Full GC。 在这种情况下，可以
ar。 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位数值表示的Unicode前需要加转义符。 -- 字符表达式 select 'hello
Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册接口，使用了新的自定义函数类型推断机制，因此原先1.10
Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册接口，使用了新的自定义函数类型推断机制，因此原先1.10
是 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 queue_name 是 当前所在的队列的名称，此SQL若需使用资源将使用该队列的资源进行计算。 请求消息 表2 请求参数 参数 是否必选 参数类型 说明 sql 是 String 待执行的SQL语句。 currentdb
包年/包月计费模式的DLI资源可以和按需计费模式相互转换吗？ DLI暂不支持变更资源的计费模式。 请您根据业务场景提前做好资源规划，如资源消耗较大，建议您选择包年/包月或购买套餐包的形式更加优惠。 自建队列购买方式如下： 购买队列请参考创建队列。 弹性资源池购买方式如下： 具体弹性
怎样配置DLI队列与数据源的网络连通？ 配置DLI队列与内网数据源的网络连通 DLI在创建运行作业需要连接外部其他数据源，如：DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和外部数据源之间的网络。 DLI提供的增强型跨源连接功能，底层采用对等连接的方式打通与目的数据源的vpc网络，通过点对点的方式实现数据互通。
Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka
Kafka 始终以upsert方式工作，并且需要在DDL中定义主键。在具有相同主键值的消息按序存储在同一个分区的前提下，在 changlog source 定义主键意味着 在物化后的 changelog 上主键具有唯一性。定义的主键将决定哪些字段出现在Kafka消息的key中。 由于该连接器以
403, ResponseStatus: Forbidden 解决方案 Spark程序访问OBS数据时，需要通过配置AK、SK的访问进行访问。 具体访问方式可以参考：通用队列操作OBS表如何设置AK/SK。 父主题： Spark作业运维类
怎样修改DLI上已经创建好的表的字段名称？ DLI本身不支持直接修改表的字段名称，但您可以通过以下步骤来解决这个问题表数据迁移的方式来解决该问题： 创建新表：创建一个新表，并定义新的表字段名称。 迁移数据：使用INSERT INTO ... SELECT语句将旧表的数据迁移到新表中。
具体请参考《数据湖探索用户指南》。 MRS服务Spark组件的是建立在客户的购买MRS服务所分配的虚机上，用户可以根据实际需求调整及优化Spark服务，支持各种接口调用。 MRS的这种模式提供了更高的自由度和定制性，适合有大数据处理经验的用户使用。 具体请参考《MapReduce服务开发指南》。
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