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功能描述 创建Hbase维表用于与输入流连接。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase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。
ESCAPE C ] BOOLEAN 若A与模式B匹配，则返回TRUE。 必要时可以定义转义字符C。 A NOT LIKE B [ ESCAPE C ] BOOLEAN 若A与模式B不匹配，则返回TRUE。 必要时可以定义转义字符C。 A SIMILAR TO B [ ESCAPE C ]
功能描述 本节介绍FileSystem源表的定义，以及创建源表时使用的参数和示例代码。 前提条件 该场景作业需要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。
当DLI需要访问外部数据源，而这些数据源位于不同的VPC中时，由于网络隔离，DLI默认无法直接读取这些数据源的数据。通过创建增强型跨源连接，可以采用对等连接的方式打通DLI与数据源的VPC网络，从而实现数据的互通和跨源分析。 增强型跨源连接的优势： 网络连通性：直接打通DLI与目的数据源的VPC网络实现数据互通。
妥善保存数据源的访问凭证确保数据源认证的安全性，便于DLI安全访问数据源。 本节操作介绍配置DLI读写外部数据源数据操作流程。 配置DLI与数据源网络连通：您可以参考配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接）配置DLI与数据源的网络连通。 管理DLI具数据源的访问凭证： Spark 3.3.1及以上版本、Flink
ESCAPE C ] BOOLEAN 若A与模式B匹配，则返回TRUE。 必要时可以定义转义字符C。 A NOT LIKE B [ ESCAPE C ] BOOLEAN 若A与模式B不匹配，则返回TRUE。 必要时可以定义转义字符C。 A SIMILAR TO B [ ESCAPE C ]
弹性资源池中所有队列的最小CU数之和需要小于等于弹性资源池的最小CU数。 弹性资源池中任意一个队列的最大CU必须小于等于弹性资源池的最大CU。 弹性资源池至少可以满足弹性资源池中所有队列按最小CU运行，尽量满足队列按最大CU运行。 规格：购买弹性资源池时选择的CU范围的最小值即弹性资源池规格。规格是
创建Doris维表用于与输入流连接生成宽表。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase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。
SELECT 3 < 2 OR 3 > 6; -- false IS NULL和IS NOT NULL 用于判断值是否为空，所有数据类型都可以用于此判断。 SELECT 3.0 IS NULL; -- false IS DISTINCT FROM和IS NOT DISTINCT FROM
hive。您需要先切换到Hive 方言，然后才能使用Hive语法编写。下面介绍如何使用SQL设置方言。 您可以为执行的每个语句动态切换方言。无需重新启动会话即可使用其他方言。 语法格式 SQL 方言可以通过 table.sql-dialect 属性指定 1 set table.sql-dialect=hive;
段开放）。 客户安全组入方向和出方向配置的都是DLI队列的子网。建议客户将入方向源地址配成0.0.0.0/0，端口8000，表示任意地址都可以访问DWS8000端口。 将入方向源地址配成0.0.0.0/0，端口8000，仍然无法连接，继续排查子网配置。客户的DWS子网关联了网络A
修改所有者”。 如果该程序包进行过分组设置，选择“组”或者“程序包”进行修改。 图1 修改程序包所有者 如果该程序包没有进行过分组设置，则可以参考下图，直接修改该程序包的所有者。 图2 程序包管理-修改程序包所有者 表1 参数说明 参数名称 描述 分组名称 如果创建程序包时选择了分组，显示所在的分组名称。
在DLI控制台修改表所有者 在实际使用过程中，开发人员创建了数据库和表，交给测试人员进行测试，测试人员测试完成后，再交给运维人员进行体验，在这种情况下，可以通过修改表的所有者，将数据转移给其他所有者。 修改表所有者 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 单击需要修改的表对应数据库名，进入该数据库的“表管理”页面。
参数类型 说明 str 是 STRING 待拆分的字符串。 separator 是 STRING STRING类型常量。拆分用的分隔符，可以是一个字符，也可以是一个字符串。 start 是 STRING BIGINT类型常量，必须大于0。表示返回段的开始编号（从1开始）。 end 否 BIGINT
指定排序列，不同列的排序方向可以不一样。 WHERE rownum <= N: Flink 需要 rownum <= N 才能识别一个查询是否为 Top-N 查询。 其中， N 代表最大或最小的 N 条记录会被保留。 [AND conditions]: 在 where 语句中，可以随意添加其他的查询条件，但其他条件只允许通过
区，这种方式相对麻烦些但是多年后表无需重新导入。 方法三：数据老化，按照业务逻辑分析大的维度表是否可以通过数据老化清理无效的维度数据从而降低数据规模。 数据量非常小的事实表 这种可以在预估很长一段时间的数据增长量的前提下使用非分区表预留稍宽裕一些的桶数来提升读写性能。 确认表内桶数
Flink依赖项（以flink-开头）和第三方库（如Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc）的作用域设置为provided，可以确保这些依赖项不会被包含在Jar作业中，从而实现最小化提交，避免依赖包与flink内核中依赖包冲突： 仅Flink 1.15版本支持Flink
Flink作业推荐配置指导 Flink作业性能调优 Flink作业重启后，如何保证不丢失数据？ Flink作业运行异常，如何定位 Flink作业重启后，如何判断是否可以从checkpoint恢复 DLI Flink作业提交运行后（已选择保存作业日志到OBS桶），提交运行失败的情形（例如：jar包冲突），有时日志不会写到OBS桶中
mp，date，char，array，row，map，struct。其余的类型在数据查询和运算时支持。 通常情况下，大部分非复合数据类型都可以通过字面量加字符串的方式来输入，示例为添加了一个json格式的字符串： select json '{"name": "aa", "sex":
指定排序列，不同列的排序方向可以不一样。 WHERE rownum <= N: Flink 需要 rownum <= N 才能识别一个查询是否为 Top-N 查询。 其中， N 代表最大或最小的 N 条记录会被保留。 [AND conditions]: 在 where 语句中，可以随意添加其他的查询条件，但其他条件只允许通过
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