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格式或其它数据特征。数据库字段中，元数据用于诠释数据仓库的内容。 SQL作业 在SQL作业编辑器执行的SQL语句、导入数据和导出数据等操作，在系统中对应的执行实体，称之为SQL作业。 SQL作业适用于使用标准SQL语句进行查询的场景。通常用于结构化数据的查询和分析。 Flink作业
预览数据的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面预览数据。 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 单击需导出数据对应数据库名称，进入该数据库“表管理”页面。 单击目标表“操作”栏中的“更多”，选择“表属性”。 单击“预览”页签，即可预览该表数据。 在“SQL编辑器”页面预览数据。
包周期资源与预付费资源，本节操作重点介绍怎样排查按需资源使用中的扣费异常。 SQL作业 登录DLI管理控制台。 进入“作业管理”>“SQL作业”页面。 查看需要确认的作业详情，确认在扣费时间段内是否有以下操作： 是否使用自建的队列。 是否执行SQL作业。 如果使用了按需的弹性资源池下的队列执行作业，默认的计费模式是按CU时计费。
结构化的三维建模、激光点云等巨量数据的离线批处理，支持带有位置属性的动态流数据实时计算处理。 CEP SQL：提供地理位置分析函数对地理空间数据进行实时分析，用户仅需编写SQL便可实现例如偏航检测，电子围栏等地理分析场景。 大数据治理能力：能快速将海量遥感影像数据接入上云，快速完
怎样查看DLI的数据扫描量？ 登录DLI管理控制台。 选择“作业管理 > SQL作业”。 筛选执行队列为default队列，查看相应的作业。 单击展开作业，查看已扫描的数据。如图1所示。 图1 查看作业扫描量 父主题： 计费相关问题
压缩率较高，超过了5倍的压缩率，您可以通过调整配置来优化作业的性能。 具体方法：在submit-job请求体conf字段中配置“dli.sql.files.maxPartitionBytes=33554432”。 该配置项默认值为128MB，将其配置成32MB，可以减少单个任务读
0支持 DLI SQL作业 DLI SQL作业，即DLI Spark SQL作业，通过在SQL编辑器使用SQL语句执行数据查询等操作。支持SQL2003，兼容SparkSQL，详细语法描述请参见《数据湖探索Spark SQL语法参考》。 发布区域：全部 使用DLI提交SQL作业查询OBS数据
数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。 用户可通过管理控制台或SQL语句创建数据库和表，其中SQL语句的操作方法请参见创建数据库、创建OBS表和创建DLI表等。本章节介绍在管理控制台创建数据库和表的操作步骤。 View只能通过SQL语句进行创建，不能通过“创建表”页面进行创建。 注意事项
通过新建的连接即可对DLI执行后续的数据查询相关工作。 步骤3：在DBeaver编写SQL查询 在DBeaver建立与DLI的连接后，即可在DBeaver编写SQL查询： 您可以在左侧的数据库导航面板中选择数据库对象，然后在中间的查询编辑器中编写SQL语句。 编写完查询后，可以单击工具栏上的“运行”按钮（通常是一个绿色的播放图标）来执行查询。
<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.3.2</version> </dependency> import相关依赖包 1 2 import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession}
单击目标表“操作”栏中的“更多”，选择“表属性”，即可在“元数据”页签查看该表的元数据信息。 在“SQL编辑器”页面查看元数据。 在管理控制台左侧，单击“SQL编辑器”。 在“SQL编辑器”页面的左侧导航栏中，选择“数据库”页签。 单击对应数据库名，进入该数据库的表列表。 鼠标左
登录DLI控制台，选择“作业管理”>“Flink作业”。 在Flink作业编辑页面，勾选“异常自动重启”。例如，图1所示。 图1 Flink SQL作业编辑界面 父主题： Flink作业咨询类
print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType, Row from pyspark.sql import SparkSession 创建会话 1
实例登录 登录RDS实例后，单击“新建数据库”，创建名称为“dli-demo”的数据库。 图7 创建数据库 单击“SQL操作”>“SQL查询”，执行如下SQL创建测试用MySQL表，表相关字段含义在•数据说明中有详细介绍。 DROP TABLE `dli-demo`.`trade_channel_collect`;
突然出现如下异常，报错信息显示DLI向该表某非空字段写入了空值，因为非空约束存在导致作业出错。 报错信息如下： DLI.0999: PSQLException: ERROR: dn_6009_6010: null value in column "ctr" violates not-null
No respond错误 解决方案 重新创建Spark作业，创建作业时需要在“Spark参数（--conf）”中添加配置：“spark.sql.mrs.opentsdb.ssl.enabled=true”。 父主题： 对接OpenTSDB
本节操作介绍基于Flink 1.12版本的Flink Jar作业读写DIS数据的操作方法。 Flink 1.12版本Flink Opensource SQL作业不支持使用DLI提供的connector读写DIS，因此推荐您使用本节操作提供的方法。 Flink 1.15不再推荐使用DIS服务， 建议搭配DMS
可以利用该机制，保证在手动重启或者作业异常重启场景下，不丢失数据。 为了避免系统故障导致作业异常自动重启后，丢失数据： 对于Flink SQL作业，您可以勾选“开启Checkpoint”，并合理配置Checkpoint间隔（权衡执行Checkpoint对业务性能的影响以及异常恢复
OPTIONS ( 'url'='jdbc:mysql://to-rds-1174405119-oLRHAGE7.datasource.com:5432/postgreDB', 'driver'='org.postgresql.Driver', 'dbtable'='pg_schema
步骤2：使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 在DLI控制台总览页面左侧，单击“SQL编辑器”，进入SQL作业编辑器页面。 在SQL作业编辑器左侧，选择“数据库”页签，单击创建名字为demo的数据库。 在DLI的SQL编辑窗口，执行引擎选择“spark”，队列选择“default”，数据库
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