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supplier_id 列使用 NULL 填充。 ROLLUP ROLLUP 是一种特定通用类型 Grouping Sets 的简写。代表着指定表达式和所有前缀的列表，包括空列表。 例如：ROLLUP (one,two) 等效于 GROUPING SET((one,two),(one),()). ROLLUP
如果选择界面没有待选择的模式或表空间，请确认对应连接里的账号是否有元数据查询的权限。 说明： 该参数支持配置通配符（*），实现导出以某一前缀开头或者以某一后缀结尾的所有数据库。例如： SCHEMA*表示导出所有以“SCHEMA”开头的数据库。 *SCHEMA表示导出所有以“SCHEMA”结尾的数据库。
schemas或show databases语句时，Kyuubi引擎如何展示数据源接口的模式名称。 true：表示在展示模式名称时，包含 DLI 的名称作为前缀。 false：表示在展示模式名称时，不包含 DLI 的名称。 例如如果配置为true，并且有一个DLI名称为 hive，那么在执行show
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配置”主类（--class）”，为上一步中所写的，包含需要执行的main函数的类的全名。 在”Spark参数（--conf）“处也可以配置Hudi参数，但是需要额外添加前缀“spark.hadoop.“，例如： spark.hadoop.hoodie.write.lock.provider=com.huawei
Duration 重试之间的最大超时时间。 connection.path-prefix 否 无 String 要添加到每个REST通信的前缀字符串，例如， '/v1'。 format 否 json String Elasticsearch连接器支持指定格式。该格式必须生成有效的
EXPONENTIAL 退避策略，该值是初始的延迟。 connection.path-prefix 否 无 String 添加到每个REST通信中的前缀字符串，例如， '/v1'。 connection.request-timeout 否 无 Duration 从连接管理器请求连接的超时时间。超时时间必须大于或者等于
datasource API的option来配置。 或者，在提交作业时配置到"Spark参数(--conf)" 中，注意，此处配置的参数，键需要添加前缀 ”spark.hadoop.”，例如”spark.hadoop.hoodie.compact.inline=true” 写入操作配置 表1
创建增强型跨源连接 操作场景 使用DLI访问其他数据源的数据前，首先要通过建立增强型跨源连接打通DLI和数据源之间的网络，DLI才能够访问、导入、查询、分析其他数据源的数据。 例如：DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和对应数据源VPC之间的网络，才能实现数据互通。
修改弹性资源池的主机信息 操作场景 主机信息用于配置主机的IP与域名的映射关系，在作业配置时只需使用配置的域名即可访问对应的主机。在跨源连接创建完成后，支持修改主机信息。 常见的访问MRS的HBase集群时需要配置实例的主机名（即域名）与主机对应的IP地址。 约束限制 已获取MR
终端节点 终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 数据湖探索的终端节点如下表所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 数据湖探索的终端节点 区域名称 区域 终端节点（Endpoint）
使用形式如：'field1;field2'。 key.fields-prefix 否 无 String 为所有kafka消息键（Key）指定自定义前缀，以避免与消息体（Value）格式字段重名。 value.format 是 无 String 用于反序列化和序列化Kafka消息的值部分的格式。
使用Spark-submit提交Spark Jar作业 DLI Spark-submit简介 DLI Spark-submit是一个用于提交Spark作业到DLI服务端的命令行工具，该工具提供与开源Spark兼容的命令行。 准备工作 授权。 DLI使用统一身份认证服务（Identity
创建DLI表关联DCS 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联DCS上已有的Key。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 前提条件 创建DLI表
使用DLI提交SQL作业查询OBS数据 场景描述 DLI可以查询存储在OBS中的数据，本节操作介绍使用DLI提交SQL作业查询OBS数据的操作步骤。 本例新建“sampledata.csv”文件上传OBS桶，并新建弹性资源池队列，使用DLI创建数据库和表，使用DLI提供的SQL编辑器查询表的1000条数据。
使用DLI提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前，将程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。
数据湖探索简介 什么是数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、HetuEngine生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。
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