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述。 在HetuEngine中创建的视图，视图的定义以编码方式存储在数据源里。在数据源可以查询到该视图，但无法对该视图执行操作。 视图是只读的，不可对它执行LOAD、INSERT操作。 视图可以包含ORDER BY和LIMIT子句，如果关联了该视图的查询语句也包含了这些子句，那么查询语句中的ORDER
在其中执行删除操作的Hudi表的名称。 tablelocation Hudi表的存储路径 instant-time 执行show compaction命令可以看到instant-time 示例 schedule compaction on h1; show compaction on h1; run
Archive作业每天至少执行一次，可以2~4小时执行一次。 Hudi的MOR表和COW表都需要保证每天至少1次Archive，MOR表的Archive可以参考2.2.1.6小节和Compaction放在一起异步去执行。COW的Archive可以在写数据时自动判断是否执行。 父主题：
| {x=1, y=2.0} (1 row) --命名后的字段，可以通过域操作符"."访问 select col1.b from row_tb; -- HetuEngine --命名和未命名的字段，都可以通过位置索引来访问，位置索引从1开始，且必须是一个常量 select col1[1]
成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name 表名称。 注意事项 所要删除的表必须是当前数据库下存在的，否则会出错，可以通过添加IF EXISTS来避免出错。 示例 参考创建OBS表或者创建DLI表中的示例描述创建对应的表。 在当前所在数据库下删除名为test的表。
JOIN：根据左表与右表的所有记录进行匹配，没有匹配值的记录返回NULL。 注意事项 所要进行JOIN连接的表必须是已经存在的表，否则会出错。 示例 利用全外连接可以将两张表中的所有记录返回，没有匹配值的左表及右表记录将返回NULL。 1 2 SELECT student_info.name, course_info
attr_expr_list FROM table_reference [AS] alias; 关键字 table_reference：可以是表，视图或者子查询。 AS：可用于连接table_reference和alias，是否添加此关键字不会影响命令执行结果。 注意事项 所要查询的表必须是已经存在的，否则会出错。
怎样将一个区域中的DLI表数据同步到另一个区域中？ 可以使用OBS跨区域复制功能实现，步骤如下： 将区域一中的DLI表数据导出到自定义的OBS桶中。 具体请参考《数据湖探索用户指南》。 通过OBS跨区域复制功能将数据复制至区域二的OBS桶中。 具体请参考跨区域复制。 根据需要导入或使用对应的数据。
将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？ 缺少pymysql模块，可以查看是否有对应的egg包，如果没有，在“程序包管理”页面上传pyFile。具体步骤参考如下： 将egg包上传到指定的OBS桶路径下。 登录DLI管理控制台，单击“数据管理
enable配置项，所以不涉及Apache Spark 命令注入漏洞（CVE-2022-33891）。 该漏洞主要影响在启用了ACL（访问控制列表）时，可以通过提供任意用户名来执行命令导致数据安全受到威胁。 DLI在设计时充分考虑了数据安全和数据隔离，因此没有启用相关的配置项，所以不会受到这个漏洞的影响。
适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 注意事项 对接的Kafka集群不支持开启SASL_SSL。 语法格式 1 2 3 4 5 6
适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 注意事项 对接的Kafka集群不支持开启SASL_SSL。 语法格式 1 2 3 4 5 6
对于标识符（表、属性、函数名）有类似于 Java 的词法约定: 不管是否引用标识符，都保留标识符的大小写。 且标识符需区分大小写。 与 Java 不一样的地方在于，通过反引号，可以允许标识符带有非字母的字符（如："SELECT a AS `my field` FROM t"）。 字符串文本常量需要被单引号包起来（如 SELECT
8或更高版本。考虑到后续版本的兼容性，推荐使用1.8版本。 在Java运行环境配置好的情况下，打开windows的命令行，执行命令Java -version，可以检查版本信息。 操作步骤 安装JDK。从Oracle官网下载并安装JDK1.8版本安装包。 配置环境变量，在“控制面板”选择“系统”属性，单击“环境变量”。
JOIN/INNER JOIN：只显示参与连接的表中满足JOIN条件的记录。 注意事项 所要进行JOIN连接的表必须是已经存在的表，否则会出错。 在一次查询中可以连接两个以上的表。 示例 通过将student_info与course_info两张表中的课程编号匹配建立JOIN连接，来查看学生姓名及所选课程名称。
创建函数 功能描述 DLI支持创建使用UDF和UDTF等自定义函数应用于Spark作业开发当中。 具体使用自定义函数端到端的开发指导可以参考：Spark SQL作业使用UDF和Spark SQL作业使用UDTF。 语法格式 1 2 3 4 5 CREATE FUNCTION [db_name
JDBC结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到关系型数据库中。 前提条件 要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。
I跨源分析。 本节操作介绍DLI支持的数据源对应的开发方式。 使用须知 Flink作业访问DIS，OBS和SMN数据源，无需创建跨源连接，可以直接访问。 推荐使用增强型跨源连接打通DLI与数据源之间的网络。 跨源分析开发方式 表1提供DLI支持的数据源对应的开发方式。 表1 跨源分析语法参考
怎样管理在DLI上运行的作业 管理大量的DLI作业时您可以采用以下方案： 作业分组： 将几万个作业根据不同的类型分组，不同类型的作业通过不同的队列运行。 创建IAM子用户 或者创建IAM子用户，将不同类型的作业通过不同的用户执行。 具体请参考《数据湖探索用户指南》。 此外DLI还
在SparkUI页面可查看Spark作业实时运行资源。 图2 SparkUI 在SparkUI页面还可以查看Spark作业原始资源配置（只对新集群开放）。 在SparkUI页面，单击“Environment”，可以查看Driver信息和Executor信息。 图3 Driver信息 图4 Executor信息
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