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MERGE INTO参数 参数 描述 database_name Database名称，由字母、数字和下划线（_）组成。 table_name Database中的表名，由字母、数字和下划线（_）组成。 bucket_name obs桶名称。 tbl_path Delta表在obs桶中的存储位置。
Hive Table，processing-time temporal join始终会加入最新版本的时态表。Flink支持分区表和 Hive非分区表的临时连接，对于分区表，Flink 支持自动跟踪Hive表的最新分区。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的C
VPC丰富的功能帮助您灵活管理云上网络，包括创建子网、设置安全组和网络ACL、管理路由表、申请弹性公网IP和带宽等。 VPC本身不收取费用。 但如有互联网访问需求，您需要购买弹性公网IP。弹性公网IP提供“包年/包月”和“按需计费”两种计费模式。 了解VPC计费说明。 DMS Kafka
约束限制 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为6~10分钟。 创建增强型跨源连接之前需要获取需要建立连接的服务对应VPC的ID和其所在子网的网络ID。获取VPC的ID接口，具体请参考《虚拟私有云API参考》。获取子网网络ID接口，具体请参考《虚拟私有云API参考》。 涉及接口
createDataFrame() 方法创建的数据和read.format() 方法及read.jdbc() 方法查询的数据都为DataFrame对象，可以直接进行查询单条记录等操作（在“通过DataFrame API访问数据源”中，提到将DataFrame数据注册为临时表）。 where where
Boolean 跳过解析错误而不是失败的字段和行。出现错误时，字段设置为空。 maxwell-json.timestamp-format.standard 否 'SQL' String 指定输入和输出时间戳格式。当前支持的值为“SQL”和“ISO-8601”： 'SQL'将以“yyyy-MM-dd
目前DLI配置SparkUI只展示最新的100条作业信息。 终止作业：终止启动中和运行中的作业。 重新执行：重新运行该作业。 归档日志：将作业日志保存到系统创建的DLI临时数据桶中。 提交日志：查看提交作业的日志。 Driver日志：查看运行作业的日志。 重新执行作业 在“Spark作业”页面，单击对应作业“
Objects 队列的标签，使用标签标识云资源。包括“标签键”和“标签值”，具体请参考表3。 elastic_resource_pool_name 否 String 新建队列所属的弹性资源池名称。 名称只能包含数字、小写英文字母和下划线，但不能是纯数字，且不能以下划线开头。 长度限制：1~128个字符。
DLI创建跨源连接，绑定队列一直在创建中怎么办？ 跨源连接创建慢，有以下几种可能： 购买DLI队列后，第一次进行绑定队列。通常需要等待5~10分钟，待后台拉起集群后，即可创建成功。 若刚刚对队列进行网段修改，立即进行绑定队列。通常需要等待5~10分钟，待后台重建集群后，即可创建成功。
表属性用于创建 table source/sink ，一般用于寻找和创建底层的连接器。 表达式 key1=val1 的键和值必须为字符串文本常量。 注意： 使用 CREATE TABLE 语句注册的表均可用作 table source 和 table sink。 在被 DML 语句引用前，我们无法决定其实际用于
mpaction。 Flink写hudi建议的方案是Flink只负责写数据和生成Compaction计划。由单独的队列提交Spark SQL或Spark jar作业异步执行compaction、clean和archive。Compaction计划的生成是轻量级的对Flink写入作业影响可以忽略。
createTempView("hudi_incremental_temp_view"); // 注册为spark临时表 // 结果必须根据startTime和endTime进行过滤，如果没有指定endTime，则只需要根据startTime进行过滤 spark.sql("select
c2c48765f481480c7db940d6409d1/elastic-resource-pools {endpoint}信息请从地区和终端节点获取。 Body： { "elastic_resource_pool_name" : "elastic_pool_dli",
ob_id为298765和298766的作业。 示例URL：POST https://{endpoint}/v1.0/48cc2c48765f481480c7db940d6409d1/streaming/jobs/run {endpoint}信息请从地区和终端节点获取。 Body：
createDataFrame() 方法创建的数据和read.format() 方法及read.jdbc() 方法查询的数据都为DataFrame对象，可以直接进行查询单条记录等操作（在“步骤4”中，提到将DataFrame数据注册为临时表）。 where where 方法中可传入包含and 和 or 的条件筛选
为什么SQL作业一直处于“提交中”？ SQL作业一直在提交中，有以下几种可能： 刚购买DLI队列后，第一次进行SQL作业的提交。需要等待5~10分钟，待后台拉起集群后，即可提交成功。 若刚刚对队列进行网段修改，立即进行SQL作业的提交。需要等待5~10分钟，待后台重建集群后，即可提交功。
通过下载DLI提供的基础镜像再按需制作自定义镜像，将作业运行需要的依赖（文件、jar包或者软件）、私有能力等内置到自定义镜像中，以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。
内连接 功能描述 仅将两个表中满足连接条件的行组合起来作为结果集。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference {JOIN | INNER JOIN} table_reference ON join_condition;
修改表生命周期的时间 功能描述 修改已存在的分区表或非分区表的生命周期。 当第一次开启生命周期时，会扫描表/分区会扫描路径下的表数据文件，更新表/分区的LAST_ACCESS_TIME，耗时与分区数和文件数相关。 约束限制 表生命周期处于公测阶段，如果有需要请联系客服申请开通白名单。
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