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I进行数据查询和分析 Tableau是一款数据分析和可视化工具，支持通过拖放式界面连接到各种数据源，创建交互式和共享式的数据可视化，从而将数据转化为可操作的见解。 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。
000000027。 元数据 元数据可以在 DDL 中作为只读（虚拟）meta 列声明。 表2 元数据 Key 数据类型 说明 database STRING NULL 源数据库。对应于Maxwell记录中的数据库字段（如果可用）。 table STRING NULL 源数据库中的表。对应
connector用于将用户输出的数据打印到error文件或者taskmanager的文件中，方便用户查看，主要用于代码调试，查看输出结果。 前提条件 无。 注意事项 Print结果表支持以下四种格式内容输出： 打印内容 条件1 条件2 标识符:任务 ID> 输出数据 需要提供前缀打印标识符
创建一个Kafka源表，用来从Kafka指定Topic中读取消费数据； 创建一个结果表，用来通过JDBC向MySQL中写入结果数据。 实现相应的处理逻辑，以实现各个指标的统计。 为了简化最终的处理逻辑，使用创建视图进行数据预处理。 利用over窗口条件和过滤条件结合以去除重复数据（该方式是利用了top N的方法
配置PowerBI通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Power BI提供了数据集成、数据仓库、报告和数据可视化等功能，能够将复杂的数据转换为易于理解和交互的可视化图表和仪表板，从而帮助企业做出基于数据的决策。 Kyuubi是一个分布式SQL查询引擎，它允许用户通过标准的SQL接口来访问和分析数据。 将Power
操作场景 本例提供使用Spark作业访问DWS数据源的java样例代码。 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
k-jar/datasource/opentsdb/* 通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 Maven依赖
请求消息 表2 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 name 是 String 作业名称。长度限制：1-57个字符。 desc 否 String 作业描述。长度限制：0-512个字符。 template_id 否 Integer 模板ID。 如果“template_
“username”为创建的mongo（DDS）数据库用户名。 “pwd”为创建的mongo（DDS）数据库用户名对应的密码。 “host”为创建的mongo（DDS）数据库实例IP。 “db”为创建的mongo（DDS）数据库名称。 mongo（DDS）数据库用户创建详见：创建DDS数据库账户。 database
新建的弹性资源池名称，名称只能包含数字、英文字母和下划线，但不能是纯数字，且不能以下划线开头。长度限制：1~128个字符。 说明： 若名称中包含大写字母，将会自动转换为小写字母。 description 否 String 描述信息。长度限制：256个字符以内。 cidr_in_vpc 否 String 虚拟集群关联的vpc
调。 表1 URI中的参数说明 参数 描述 URI-scheme 表示用于传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint 指定承载REST服务端点的服务器域名或IP。 不同服务不同区域的Endpoint不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。
omitted 原因分析 Flink jar包冲突。用户提交的flink jar 与 DLI 集群中的hdfs jar包存在冲突。 处理步骤 1. 将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
Archive用户清理Hudi表的元数据文件（位于.hoodie目录下，格式为 ${时间戳}.${操作类型}.${操作状态}，比如20240622143023546.deltacommit.request）。对Hudi表进行的每次操作都会产生元数据文件，而元数据文件过多会导致性能问题，所以元数据文件数量最好控制在1000以内。
每个资源中的键不能重复，同一个键中值不能重复。 无tag过滤条件时返回全量数据。 matches 否 Array of objects 搜索字段。 请参考matches。 表3 tags 参数 是否必选 参数类型 描述 key 是 String 键。 标签的键的最大长度为128个字符，标签的键可以包含任意语种字母、数字、空格和_
BIGINT 必须大于等于1，表示将第occurrence次匹配的字符串替换为replace_string，为1时表示替换所有匹配的子串。为其他类型或小于1时，返回报错。默认值为1。 说明： 该字段仅Spark3.1.1版本的功能适用。 返回值说明 返回STRING类型的值。 如果patte
持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据存储。 利用DLI，用户可方便地将海量数据高速、低时延写入HBase。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。
特定类型的数据，使得数据可以被有效地查询和分析。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。 · 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、格式或其它数据特征。数据库字段中，元数据用于诠释数据仓库的内容。
Plan一个一个去执行，一直到全部都执行完。 对于Merge-On-Read表，数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储，更新被记录到增量文件，然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件。Merge-On-Read表可减少数据摄入延迟，因而进行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义。
持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据存储。 利用DLI，用户可方便地将海量数据高速、低时延写入HBase。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。
DLI的作业桶设置后请谨慎修改，否则可能会造成历史数据无法查找。 前提条件 配置前，请先购买OBS桶或并行文件系统。大数据场景推荐使用并行文件系统，并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，提供毫秒
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