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API支持的常用方法签名: ResultSet executeQuery(String sql) int executeUpdate(String sql) boolean execute(String sql) void close() int getMaxRows() void setMaxRows(int
Flink作业编辑框中输入具体的作业SQL,本示例作业参考如下。SQL中加粗的参数需要根据实际情况修改。 本示例使用的Flink版本为1.12,故Flink OpenSource SQL语法也是1.12。本示例数据源是Kafka,写入结果数据到RDS。 请参考Flink OpenSource SQL 1.12创建Kafka源表、Flink
Flink作业编辑框中输入具体的作业SQL,本示例作业参考如下。SQL中加粗的参数需要根据实际情况修改。 本示例使用的Flink版本为1.12,故Flink OpenSource SQL语法也是1.12。本示例数据源是Kafka,写入结果数据到DWS。 请参考Flink OpenSource SQL 1.12创建Kafka源表和Flink
禁止或恢复表的生命周期 功能介绍 禁止或恢复指定表或分区的生命周期。 使用禁止或恢复表的生命周期有以下两种场景: 表或分区表开启了生命周期的功能,该功能可以禁止或恢复表的生命周期,即修改“dli.table.lifecycle.status”的参数值。 表或分区表未开启生命周期的
创建DLI表关联DCS 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联DCS上已有的Key。 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
SQL作业执行完成后,修改表名导致datasize不正确怎么办? 在执行SQL作业后立即修改表名,可能会导致表的数据大小结果不正确。 这是因为DLI在执行SQL作业时,会对表进行元数据更新,如果在作业执行完成前修改了表名,会和作业的元数据更新过程冲突,从而影响对数据大小的判断。
name=dli_notebook spark.sql.session.state.builder 该参数是指定元数据的配置项。 配置样例:配置访问DLI元数据场景的配置项 spark.sql.session.state.builder=org.apache.spark.sql.hive.DliLakeHouseBuilder
产品优势 纯SQL操作 DLI提供标准SQL接口,用户仅需使用SQL便可实现海量数据查询分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载,存算分离架构,存储资源和计算资源按需灵活配置,提高了资源利用率,降低了成本。 企业级多租户 支持计算
创建表时指定表的生命周期 功能描述 DLI提供了表生命周期管理功能,在创建表时指定表的生命周期。DLI会根据每张表的最后修改时间和表的生命周期来判断是否要回收此表。通过设置表的生命周期,可以帮助您更好的管理数目众多的表,自动清理长期不再使用的数据表,简化数据表的回收流程。同时支持数据恢复设置,避免因误操作丢失数据。
LakeFormation资源权限支持列表与策略项 LakeFormation SQL资源权限支持列表 DLI支持SQL资源鉴权的操作列表请参考数据权限列表。 LakeFormation SQL资源权限支持列表请参考表1。 表1 LakeFormation SQL资源权限支持列表 资源类型 权限类型 Database
Beeline是数据分析师和数据工程师的重要工具之一,适用于大规模数据处理的场景。Beeline提供了的SQL引擎,使得用户可以使用SQL的语言来执行数据查询、数据分析和管理任务。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎,它提供了标准的SQL接口,使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通过将Be
常用操作与系统权限关系 表1列出了DLI SQL常用操作与系统策略的授权关系,您可以参照该表选择合适的系统策略。更多SQL语法赋权请参考《权限列表》章节。 表1 DLI常用操作与系统权限的关系 资源 操作 说明 DLI FullAccess DLI ReadOnlyAccess Tenant
开启Checkpoint:勾选。 Flink作业编辑框中输入具体的作业SQL,本示例作业参考如下。SQL中加粗的参数需要根据实际情况修改。 本示例使用的Flink版本为1.12,故Flink OpenSource SQL语法也是1.12。本示例数据源是Kafka,写入结果数据到Elasticsearch。
verless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器,即开即用。支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL,支持多种接入方式,并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载,使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、EC
重启/扩容/缩容队列 功能介绍 该API用于重新启动队列、扩容队列、缩容队列。 只有SQL类型的队列支持重启,且重启的时候队列的状态必须是可用状态(执行SQL作业成功后队列状态才是可用状态)。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式: PUT /v1
若果网络不可达,请先配置网络连通后再重新执行作业。 操作方法请参考测试地址连通性。 配置详情请参考配置网络连通。 父主题: Flink SQL作业类
nk作业能够正确地将数据路由到各个集群。 例如本例中分别对es1和es2定义连接器类型以及相关的属性。 在对应的Flink作业中添加如下SQL语句。 create source stream ssource(xx); create sink stream es1(xx) with
已创建DLI的SQL队列。创建DLI队列的操作可以参考创建DLI队列。 创建DLI队列时队列类型需要选择为“SQL队列”。 已创建云数据库RDS的MySQL的数据库实例。具体创建RDS集群的操作可以参考创建RDS MySQL数据库实例。 本示例RDS数据库引擎:MySQL 本示例RDS
建等操作。 新建SQL作业 DLI提供新建Flink SQL作业的接口。您可以使用该接口新建Flink SQL作业并提交到DLI,示例代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 private static void createSQLJob(DLIClient
参数值 源连接名称 选择1.a中已创建的数据源名称。 使用SQL语句 “使用SQL语句”选择“是”时,您可以在这里输入自定义的SQL语句,CDM将根据该语句导出数据。 本示例当前选择为“否”。 模式或表空间 “使用SQL语句”选择“否”时,显示该参数,表示待抽取数据的模式或表空间