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说明 data_path 是 String 导出结果存储的路径（当前仅支持将数据存储在OBS上）。另外，该路径下的文件夹须不存在，如请求样例中的“path”文件夹。 compress 否 String 导出数据的压缩格式，目前支持gzip，bzip2和deflate压缩方式； 默认值为none，表示不压缩。
SQL语法参考》。 在总览页面，单击左侧导航栏中的“SQL编辑器”或SQL作业简介右上角的“创建作业”，可进入“SQL编辑器”页面。 本节内容介绍使用DLI的SQL编辑器创建并提交SQL作业。 使用须知 首次进入SQL编辑器，页面会提示设置DLI作业桶。该桶用于存储使用DLI服务产生的临时数据，例如：作业日志等。
看到共享的VPC和子网，并可以使用该共享VPC和子网创建资源。 有关共享VPC的更多信息，请参见《虚拟私有云用户指南》的“共享VPC”相关内容。 DLI使用场景 企业IT管理账号创建VPC和子网，并将该VPC和子网共享给其他企业业务账号，便于企业集中配置VPC安全策略，有利于资源有序集中管理。
是否正确。 检查发现读取的数据量是正确的。 图1 检查读取的数据量 确认客户验证数据量的方式是否正确。客户验证的方式如下： 通过OBS下载数据文件。 通过文本编辑器打开数据文件，发现数据量缺失。 根据该验证方式，初步定位是因为文件数据量较大，文本编辑器无法全部读取。 通过执行查询
通用问题 怎样升级DLI作业的引擎版本？ 怎样排查DLI计费异常？ DLI Flink与MRS Flink有什么区别？ DLI的数据可存储在哪些地方？ 更多 SQL作业相关问题 如何理解DLI分区表的列赋权？ 如何避免字符码不一致导致的乱码？ OBS表压缩率较高 更多 跨源连接相关问题
的话近几个小时之内的增量数据可以通过log文件读出，如果保留时长过短，下游flink作业在重启或者异常中断阻塞的情况下，上游增量数据已经Clean掉了，flink需要从parquet文件读增量数据，性能会有下降；如果保留时间过长，会导致log里面的历史数据冗余存储。 具体可以按照
表相关API（废弃） 创建表（废弃） 删除表（废弃） 查询所有表（废弃） 描述表信息（废弃） 预览表内容（废弃） 获取分区信息列表（废弃） 父主题： 资源相关API（废弃）
Hudi开发规范概述 范围 本节内容介绍DLI-Hudi组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则，适用于Hudi开发场景的表的设计、管理与作业开发。 主要包括以下方面的规范： 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述：
导出DLI表数据至OBS中 支持将数据从DLI表中导出到OBS服务中，导出操作将在OBS服务新建文件夹，或覆盖已有文件夹中的内容。 注意事项 支持导出json格式的文件，且文本格式仅支持UTF-8。 只支持将DLI表（表类型为“Managed”）中的数据导出到OBS桶中，且导出的路径必须指定到文件夹级别。
可视化视图创建自定义策略：无需了解策略语法，按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容，可自动生成策略。 JSON视图创建自定义策略：可以在选择策略模板后，根据具体需求编辑策略内容；也可以直接在编辑框内编写JSON格式的策略内容。 具体创建步骤请参见：创建自定义策略。本章为您介绍常用的DLI自定义策略样例。
怎样升级DLI作业的引擎版本 DLI提供了Spark和Flink计算引擎，为用户提供了一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务，当前，Flink计算引擎推荐版本：Flink 1.15，Spark计算引擎推荐版本： Spark 3.3.1。 本节操作介绍如何升级作业的引擎版本。
写时复制表也简称COW表，使用parquet文件存储数据，内部的更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。
故障处理 问题1：将代码直接复制到py文件中后，'\'后出现“unexpected character”问题。 问题 将代码直接复制到py文件中后，'\'后出现“unexpected character”问题。 解决方案 将'\'后面的缩进或是空格全部删除。 父主题： 对接Redis
功能描述 FileSystem结果表用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。数据生成后，可直接对生成的目录创建非DLI表，通过DLI SQL进行下一步处理分析，并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。
FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个
创建提交作业所需的计算资源。 步骤3：创建数据库 DLI元数据是SQL作业开发的基础。在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 步骤4：创建表 数据库创建完成后，需要在数据库db1中基于OBS上的样本数据创建表。 步骤5：查询数据 使用标准SQL语句进行数据的查询和分析。 准备工作 已注
kafkaSource; 向kafka的相应topic中插入下列数据： 47.29.201.179 - - [28/Feb/2019:13:17:10 +0000] "GET /?p=1 HTTP/2.0" 200 5316 "https://domain.com/?p=1" "Mozilla/5
'obs://bucketName/filePath') partitioned by (faculytNo, classNo); 在表格中插入分区数据。 利用插入数据中的内容，可以插入以下数据 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据 Upsert Kafka 始终以upsert方式工作，并且需要在D
module_name 否 String 资源模块名 module_type 否 String 资源模块类型。 jar：用户jar文件; pyFile：用户python文件; file：用户文件。 表4 details参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 create_time 否 Long
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