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Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache 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。 前提条件 Kafka是线下集
云容器引擎-成长地图 | 华为云 数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、HetuEngine生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需
一般用于寻找和创建底层的连接器。 表达式 key1=val1 的键和值必须为字符串文本常量。 注意： 使用 CREATE TABLE 语句注册的表均可用作 table source 和 table sink。 在被 DML 语句引用前，我们无法决定其实际用于 source 抑或是
操作完成时间。 status String 扩缩容成功或者失败的状态。 fail_reason String 失败原因。 请求示例 GET https://{endpoint}/v3/{project_id}/elastic-resource-pools/{elastic_resour
BI工具连接DLI方案概述 BI工具是数据分析的强大助手，提供数据可视化、报表生成和仪表板创建等功能。 DLI服务通过对数据的融合分析处理，可以为BI工具提供标准的、有效的高质量数据，供给后续的数据统计分析使用。 通过连接到DLI，BI工具可以更加灵活的使用DLI访问和分析数据，帮助企业快速做出基于数据的决策。
Hudi表模型设计规范 规则 Hudi表必须设置合理的主键。 Hudi表提供了数据更新和幂等写入能力，该能力要求Hudi表必须设置主键，主键设置不合理会导致数据重复。主键可以为单一主键也可以为复合主键，两种主键类型均要求主键不能有null值和空值，可以参考以下示例设置主键： SparkSQL：
小写。资源类型和操作没有大小写，要求支持通配符号*，无需罗列全部授权项。 资源类型可以参考表4中的资源类型。 操作：操作以IAM服务中已经注册的action为准。 Condition 限制条件：使策略生效的特定条件，包括条件键和运算符。 条件键表示策略语句的 Condition
0表示男 1表示女 2表示保密 rank Int 用户等级 有顺序的级别枚举，越高级别数字越大 register_time string 用户注册日期 单位：天 商品数据 表2 商品数据 字段名称 字段类型 字段说明 取值范围 product_id int 商品编号 脱敏 a1 int
API语法说明 设置写入方式 Hudi通过hoodie.datasource.write.operation参数设置写入模式。 insert： 该操作不需要通过索引去查询具体更新的文件分区，因此它的速度比upsert快。当不包含更新数据时建议使用该操作，如果存在更新数据使用该操作会出现重复数据。
DWS结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到数据仓库服务（DWS）中。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。
Flink Jar作业是否支持上传配置文件，要如何操作？ Flink Jar作业上传配置文件操作流程 自定义(JAR)作业支持上传配置文件。 将配置文件通过程序包管理上传到DLI； 在Flink jar作业的其他依赖文件参数中，选择创建的DLI程序包； 在代码中通过ClassName
Hudi结果表 功能描述 Flink SQL作业写Hudi表。 更多具体使用可参考开源社区文档：Hudi。 注意事项 推荐使用SparkSQL统一建表 表名必须满足Hive格式要求 表名必须以字母或下划线开头，不能以数字开头。 表名只能包含字母、数字、下划线。 表名长度不能超过128个字符。
ClickHouse 功能描述 DLI支持将Flink作业数据输出到ClickHouse数据库中，表类型仅支持结果表。 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级
创建分区表时，分区字段必须是表字段的最后一个字段或几个字段，且多分区字段的顺序也必须对应。否则将出错。 单表分区数最多允许200000个。 2024年1月后新注册使用DLI服务的用户，且使用Spark3.3及以上版本的引擎，在使用DataSource语法创建表时支持使用CTAS创建分区表。 语法格式
创建DLI表关联CSS 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联CSS上已有的表。 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表关联
实时任务接入 实时作业一般由Flink Sql或Sparkstreaming来完成，流式实时任务通常配置同步生成compaction计划，异步执行计划。 Flink SQL作业中sink端Hudi表相关配置如下： create table hudi_sink_table ( //
Kafka源表 功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache 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。 前提条件 Kafka是
Hudi源表 功能描述 Flink SQL读取Hudi表数据。 更多具体使用可参考开源社区文档：Hudi。 注意事项 建议Hudi作为Source表时设置限流 Hudi表作为Source表时，为防止数据上限超过流量峰值导致作业出现异常，建议设置限流（read.rate.limit），限流上限应该为业务上线压测的峰值。
典型场景DLI委托权限配置示例 表1 DLI委托权限配置场景开发指南 类型 操作指导 说明 Flink作业场景 Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据 Flink Opensource SQL场景使用DEW管理和访问凭据的操作指导，将Flink作业的输出数
自定义函数参数传递 操作场景 如果您的自定义函数需要在多个作业中使用，但对于不同作业某些参数值不同，直接在UDF中修改较为复杂。您可以在Flink OpenSource SQL编辑页面，自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters，在UDF代码
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