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连通性，确保执行Flink作业所在的队列可以访问Kafka所在的VPC网络。 若果网络不可达，请先配置网络连通后再重新执行作业。 操作方法请参考测试地址连通性。 配置详情请参考配置网络连通。 父主题： Flink SQL作业类
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。 如何执行Archive 写完数据后archive Spark SQL（set设置如下参数，写数据时触发） hoodie.archive.automatic=true
kafkaSource, lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"}
kafkaSource, lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"}
Spark作业操作步骤 在“Spark参数”中配置如下参数，其中x为优先级取值。 spark.dli.job.priority=x 登录DLI管理控制台。 单击“作业管理 > Spark作业”。 选择待配置的作业，单击操作列下的编辑。 在“Spark参数”中配置spark.dli.job.priority参数。
database table 无 SELECT 细粒度权限：dli:table:select 由LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。 系统响应 可以检查任务状态是否成功，查看任务结果，查看任务日志确认有无异常。 父主题： Hudi CALL
选择要操作的弹性资源池，在“操作”列，单击“添加队列”。 在“添加队列”界面，完成队列的基础信息配置。单击“确定”完成添加队列配置。 创建作业。 队列创建完成后，就可以使用弹性资源池中创建的队列进行作业配置。 公告发布日期：2023年11月21日 父主题： 产品公告
通过Spark Datasource API或者Flin写Hudi表的场景，通过这两种方式写Hudi时需要增加向Hive同步元数据的配置项；该配置的目的是将Hudi表的元数据统一托管到Hive元数据服务中，为后续的跨引擎操作数据以及数据管理提供便利。 父主题： Hudi数据表设计规范
external.table.purge 否 仅OBS表支持配置该参数。 是否需要在删除表或分区时，清除path路径下的数据。默认不删除。 设置'external.table.purge'='true'时： 非分区OBS表配置删除文件后，表目录也会删除。 分区OBS表自定义分区数据也会删除。
恢复表或指定分区的生命周期功能 表及其分区重新参与生命周期回收，默认使用当前表及分区上的生命周期配置。 开启表生命周期前可以修改表及分区的生命周期配置，防止开启表生命周期后因使用之前的配置导致数据被误回收。 disable 否 禁止表或指定分区的生命周期功能。 禁止表本身及其所有分
用户为作业选择的CU数。默认值为“2”。 CU数量为DLI的计算单元数量和管理单元数量总和，CU也是DLI的计费单位，1CU=1核4G。当前配置的CU数量为运行作业时所需的CU数，不能超过其绑定队列的CU数量。管理单元参数设置详见：manager_cu_number。 parallel_number
array<T> <b>[,...])，concat(string <str1>, string <str2>[,...]) ARRAY或STRING 连接多个字符串，合并为一个字符串，可以接受任意数量的输入字符串。 concat_ws concat_ws(string <separator>
您可以在建表语句OPTIONS中设置“multiLevelDirEnable”为true以查询子目录下的内容，此参数默认值为false（注意，此配置项为表属性，请谨慎配置。Hive表不支持此配置项)。 关于分区表的使用说明： 创建分区表时，PARTITIONED BY中指定分区列必须是表中的列，且必须在Col
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 示例代码 示例数据 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示
CONSTRAINT所需权限列表 权限描述 表的ALTER权限 细粒度权限：dli:table:alter。 由LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。 示例 alter table delta_table0 drop constraint const_price;
static_estimator_config 否 String 每个算子的流量/命中率配置，json格式的字符串。 当static_estimator为true时需要配置该参数，配置时传入算子ID和算子流量配置。 可先行调用该接口获取算子ID，即响应消息中stream_graph包含的o
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 返回INT类型的值。 a为NULL，则返回NULL。 示例代码 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数
timestamp), cast(case_timestamp_to_date as date) from kafkaSource; 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"cast_int_to_string":"1", "cast_String_to_int":
DELETE所需权限列表 权限描述 表的DELETE权限 细粒度权限：dli:table:delete。 由LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。 示例 delete from delta_table0 where column1 = 'value1';
Payload及EmptyHoodieRecordPayload。 useCache 是否在Spark中缓存表的relation，无需用户配置。为支持SparkSQL中对COW表增量视图查询，默认将COW表中该值置为false。 示例 创建非分区表 create table if
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