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table_name 需要导入数据的DLI表的名称。 以下是可以在导入数据时使用的配置选项： DATA_TYPE: 指定导入的数据类型，当前支持CSV、Parquet、ORC、JSON、Avro类型，默认值为“CSV”。 配置项为OPTIONS('DATA_TYPE'='CSV') 导入CSV和JSON文件时，有三种模式可以选择：
Database名称。如果未指定，将选择当前database。 table_name 需要删除的Table名称。 注意事项 在该命令中，IF EXISTS和db_name是可选配置。 在使用本语句删除外表时，OBS目录的数据不会自动删除。 删除MOR表时，后缀_rt表和后缀_ro表不会自动删除，如需删除需要额外执行DROP语句。
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。 操作前准备 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency>
通过自定义作业与MRS进行交互为例进行介绍Flink Jar作业开发样例。 使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南 介绍将kafka数据处理后写入到OBS的操作样例。 使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 介绍使用Flink OpenSource SQL连
盖了全量数据而不是预期的分区数据，这可能是因为动态分区覆盖功能没有被启用。 如果需要动态覆盖DataSource表指定的分区数据，您需要先配置参数 dli.sql.dynamicPartitionOverwrite.enabled=true，然后通过insert overwrite语句实现。
DATE_FORMAT (order_time, 'yyyyMMdd') from orderSource; 配置作业运行参数： 选择队列，并配置Flink版本至少为1.15。 配置权限足够的委托。 配置OBS桶。 开启Checkpoint，使用Hudi时必须开启Checkpoint。 提交作业并检查Flink
OpenSource SQL作业。 单击操作列的“编辑”，进入作业编辑页面。 在右侧的“运行参数”配置区域，选择新的Flink版本。 使用Flink 1.15以上版本的引擎执行作业时，需要在自定义配置中配置委托信息，其中key为"flink.dli.job.agency.name"，valu
认的扩缩容策略不支持时间段配置修改。 弹性资源池扩缩容策略生效规则为：在任意一个时间段周期内，优先满足所有队列的最小CU数，剩余的CU（弹性资源池最大CU-所有队列的最小CU数之和）则根据配置的优先级顺序分配，直到剩余的CU数分配完成。 队列扩容成功后，系统开始对扩容的CU进行计
on: Message stream modified (41) 解决方案 编辑“krb5.conf” 配置文件，将文件中所有“renew_lifetime = xxx”配置删除。重新创建和提交Spark作业。 父主题： 对接HBase
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。 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import
读取数据库中的数据所在的表名。 driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取。 username 否 数据库认证用户名，需要和'password'一起配置。 password 否 数据库认证密码，需要和'username'一起配置。 scan.partition.column 否
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。 操作前准备 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import
Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。 关于Python开发环境的配置请参考Python SDK环境配置。 DLI Python SDK依赖第三方库包括：urllib3
权。 Java SDK 支持 Java JDK 1.8 及其以上版本。关于Java开发环境的配置请参考Java SDK环境配置。 关于Java SDK的获取与安装请参考SDK的获取与安装。 使用SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access
了能够在文件大小和入湖速度之间进行权衡，Hudi提供了一个hoodie.parquet.small.file.limit配置来设置最小文件大小。用户可以将该配置设置为“0”，以强制新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数据被“填充”到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。
percentile_approx percentile_approx函数用于返回组内数字列近似的第p位百分数（包括浮点数）。 命令格式 percentile_approx(DOUBLE col, p [, B]) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 col 是 数据类型为数值的列。其他类型返回NULL。
colname 是 STRING类型 代表需要排序的列名。 列中元素为DOUBLE类型。当列中元素非DOUBLE类型时，会隐式转换为DOUBLE类型后参与运算。 p 是 DOUBLE类型 参数a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 参数p的范围为0-1。参数p的格式包括浮点数格式。
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。 代码实现 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency>
com/96a17d961b84434baec6a58b9e567908。 下载并安装JDBC驱动 JDBC版本2.X版本功能重构后，仅支持从DLI作业桶读取查询结果，如需使用该特性需具备以下条件： 在DLI管理控制台“全局配置 > 工程配置”中完成作业桶的配置。 2024年5月起，新用户可以直接使用DLI服务
Spark作业相关 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化DLI客户端完成客户端DLIClient的初始化，参考队列相关完成队列创建等操作。 提交批处理作业 DLI提供执行批处理作业的接口。您可以使用该接口执行批处理作业。示例代码如下： 1
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