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在“选择数据源类型”页面中选择数据源类型为“GENERIC”。 添加数据源的相关配置，请参见图1。 驱动：上传下载的DLI JDBC驱动。 URL：后面填写DLI jdbc的URL，URL的格式见表2，属性配置项说明见表3。 指定数据库： “表结构模式”可填写需访问的数据库名称，如果填写，
全局服务资源：全局服务部署时不区分区域，访问全局级服务，不需要切换区域，全局服务不支持基于区域项目授权。如对象存储服务（OBS）、内容分发网络（CDN）等。授权后，用户根据权限使用全局服务的资源。 指定区域项目资源：授权后，IAM用户根据权限使用所选区域项目中的资源，未选择的区域项目中的资源，该IAM用户将无权访问。
Boolean 当解析字段缺失时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。 json.ignore-parse-errors 否 false Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。
大数据量的表，可以通过采用Bucket索引来避免状态后端的复杂调优。 如果Bucket索引+分区表的模式无法平衡Bueckt桶过大的问题，还是可以继续采用Flink状态索引，按照规范去优化对应的配置参数即可。 建议 基于Flink的流式写入的表，在数据量超过2亿条记录，采用Buc
tinyint); _col0 ------- NULL (1 row) 当出现数字溢出，null值转换等情况，会返回NULL，但无法转换的情况，还是会报错。 例如：select try_cast(186 as date); Cannot cast integer to date Format
JDBC驱动连接的格式 jdbc:dli://<endPoint>/projectId?<key1>=<val1>;<key2>=<val2>... ? 后面接其他配置项，每个配置项以 key=value 的形式列出，配置项之间以 ; 隔开。 DLI JDBC驱动连接配置示例 jdbc:dli://dli
主机可以访问公网且防火墙规则已开放连接端口。 数据源为云上的CSS服务时，网络互通需满足如下条件： i. CDM集群与云上服务处于不同区域的情况下，需要通过公网或者专线打通网络。通过公网互通时，需确保CDM集群已绑定EIP，数据源所在的主机可以访问公网且防火墙规则已开放连接端口。
number]; 关键字 表1 SELECT关键字说明 参数 描述 ALL ALL关键字用于返回数据库所有匹配的行，包括重复的行。ALL关键字的后面只能跟*，否则执行语句会出错。 ALL是SQL语句的默认行为，通常不会被明确写出，如果不指定ALL或DISTINCT，查询结果将包含所有的行，即使是重复的行数据也将被返回。
dules”参数的说明。 完整示例代码 直接复制如下样例代码到py文件中后，需要注意文件内容中的“\”后面可能会有unexpected character的问题。需要将“\”后面的缩进或是空格全部删除。 通过DataFrame API访问 # _*_ coding: utf-8 _*_
图1 方案简介 流程指导 使用DLI进行驾驶行为数据分析的操作过程主要包括以下步骤： 步骤1：上传数据。将数据上传到对象存储服务OBS，为后面使用DLI完成数据分析做准备。 步骤2：分析数据。使用DLI对待分析的数据进行查询。 示例代码 具体样例数据及详细SQL语句可以通过数据包进行下载。
机可以访问公网且防火墙规则已开放连接端口。 数据源为云上服务RDS、MRS时，网络互通需满足如下条件： i. CDM集群与云上服务处于不同区域的情况下，需要通过公网或者专线打通网络。通过公网互通时，需确保CDM集群已绑定EIP，数据源所在的主机可以访问公网且防火墙规则已开放连接端口。
提供高质量的信息。 流程指导 使用DLI进行电商数据分析的操作过程主要包括以下步骤： 步骤1：上传数据。将数据上传到对象存储服务OBS，为后面使用DLI完成数据分析做准备。 步骤2：分析数据。使用DLI对待分析的数据进行查询。 具体样例数据及详细SQL语句可以通过数据包进行下载。
也开启了从而允许空行。 csv.ignore-parse-errors 否 false Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。 csv.array-element-delimiter
可以访问公网且防火墙规则已开放连接端口。 数据源为云上的MRS、DWS等服务时，网络互通需满足如下条件： i. CDM集群与云上服务处于不同区域的情况下，需要通过公网或者专线打通网络。通过公网互通时，需确保CDM集群已绑定EIP，数据源所在的主机可以访问公网且防火墙规则已开放连接端口。
引起Kafka消费组的积压。在这种情况下，可以通过算子的反压和时延，确定算子的性能瓶颈点。 作业最后一个算子(Sink)反压正常（绿色），前面算子反压高（红色） 该场景说明性能瓶颈点在sink，此时需要根据具体数据源具体优化，比如对于JDBC数据源，可以通过调整写出批次(connector
buckets=5 Flink index.type=BUCKET hoodie.bucket.index.num.buckets=5 判断使用分区表还是非分区表 根据表的使用场景一般将表分为事实表和维度表： 事实表通常整表数据规模较大，以新增数据为主，更新数据占比小，且更新数据大多落在近一
schema。 debezium-json.ignore-parse-errors 否 false Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。 debezium-json.timestamp-format
也开启了从而允许空行。 csv.ignore-parse-errors 否 false Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。 csv.array-element-delimiter
truncate table V1表 √ √ √ × × × × × × V2表 √ √ √ √ √ √ √ √ √ 怎么确认当前用户创建的表是v1还是v2表？ 1. 使用datasource语法建表： CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_name (id STRING)
region ON nation.name=region.name; LATERAL FROM中的子查询可以加上LATERAL关键字，允许引用前面FROM项提供的列： SELECT name, x, y FROM nation CROSS JOIN LATERAL (SELECT name
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