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DLI队列名称。 spark.dli.user.access.key 对应用户的访问密钥。该用户需要有Spark作业相关权限，权限说明详见权限管理。 密钥获取方式请参考获取AK/SK。 spark.dli.user.secret.key spark.dli.user.projectId
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前，Avro schema 从表schema 推导。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明
复杂类型 ARRAY 数组。 示例：ARRAY[1, 2, 3]。 --创建ARRAY类型表 create table array_tb(col1 ARRAY<STRING>); --插入一条ARRAY类型数据 insert into array_tb values(ARRAY['HetuEngine'
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
userDefined结果表 功能描述 您可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入到指定的云生态或者开源生态。 前提条件 已编写代码实现自定义sink类： 自定义sink类需要继承Flink开源类：RichSinkFunction，并指定数据类型为：Tuple2<Boolean
Upsert Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到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。
Hbase结果表 功能描述 DLI将作业的输出数据输出到HBase中。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，
入宽限期，不能在DLI服务中提交作业，包括SQL作业，Spark作业和Flink作业。您需支付按需资源在宽限期内产生的费用，相关费用可在“管理控制台 > 费用中心 ＞ 总览”的“欠费金额”查看，华为云将在您充值时自动扣取欠费金额。 如果您在宽限期内仍未支付欠款，那么就会进入保留期
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
Elasticsearch结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch中。Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮
是否同步hudi表信息到Hive。当使用DLI提供的元数据服务时，配置该参数代表同步至DLI的元数据中。 注意： 建议该值设置为true，统一使用元数据服务管理hudi表。 false hoodie.datasource.hive_sync.database 要同步给hive的数据库名。 default
Maxwell Format 功能描述 Flink 支持将 Maxwell JSON 消息解释为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在许多情况下，这对于利用此功能很有用。 例如： 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图
Hudi表索引设计规范 规则 禁止修改表索引类型。 Hudi表的索引会决定数据存储方式，随意修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。
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
使用Hive语法创建OBS表 功能描述 使用Hive语法创建OBS表。DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统，提供毫
JSON函数 JSON函数使用SQL标准的ISO/IEC TR 19075-6中描述的JSON路径表达式。它们的语法受到ECMAScript的启发并采用了ECMAScript的许多特性，但既不是其子集，也不是其超集。 路径表达式有两种，一种是宽松模式，另一种是严格模式。当省略时，
Json函数和运算符 Cast to JSON SELECT CAST(9223372036854775807 AS JSON); -- JSON '9223372036854775807' Cast from JSON SELECT CAST(JSON '[1,23,456]'
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。
使用DataSource语法创建OBS表 功能描述 本节介绍使用DataSource语法创建OBS表。 DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文
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