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Flink Opensource SQL1.15语法参考 SQL语法约束与定义 Flink OpenSource SQL1.15语法概览 Flink OpenSource SQL 1.15版本使用说明 Format Connector列表 数据操作语句DML 函数
Flink作业开发指南 流生态作业开发指引 Flink OpenSource SQL作业开发 Flink Jar作业开发基础样例 使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南 使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 使用Flink Jar读写DIS开发指南
使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 操作场景 DLI完全兼容开源的Apache Spark，支持用户开发应用程序代码来进行作业数据的导入、查询以及分析处理。本示例从编写Spark程序代码读取和查询OBS数据、编译打包到提交Spark Jar作业等完整的操作步骤说明来帮助您在
Hudi开发规范概述 范围 本节内容介绍DLI-Hudi组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则，适用于Hudi开发场景的表的设计、管理与作业开发。 主要包括以下方面的规范： 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述
创建队列 功能介绍 该API用于创建队列，该队列将会绑定用户指定的计算资源。 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为5~15分钟。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v1.0/{project_id}/queues 参数说明
创建Flink Jar作业 Flink Jar作业是基于Flink能力进行二次开发的场景，即构建自定义应用Jar包并提交到DLI的队列运行。 Flink Jar作业场景需要用户自行编写并构建应用Jar包，适用于对流计算处理复杂度要求较高的用户场景，且用户可以熟练掌握Flink二次开发能力
权限管理概述 DLI服务不仅在服务本身有一套完善的权限控制机制，同时还支持通过统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）细粒度鉴权，可以通过在IAM创建策略来管理DLI的权限控制。两种权限控制机制可以共同使用，没有冲突。 IAM鉴权使用场景
查询所有队列 功能介绍 该API用于列出该project下所有的队列。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET/v1.0/{project_id}/queues 参数说明 表1 URI参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 project_id
GROUP BY GROUP BY GROUP BY将SELECT语句的输出行划分成包含匹配值的分组。简单的GROUP BY可以包含由输入列组成的任何表达式，也可以是按位置选择输出列的序号。 以下查询是等效的： SELECT count(*), nationkey FROM customer
Flink Jar作业是否支持上传配置文件，要如何操作？ Flink Jar作业上传配置文件操作流程 自定义(JAR)作业支持上传配置文件。 将配置文件通过程序包管理上传到DLI； 在Flink jar作业的其他依赖文件参数中，选择创建的DLI程序包； 在代码中通过ClassName.class.getClassLoader
DLI SDK简介 DLI SDK简介 数据湖探索服务软件开发工具包（DLI SDK，Data Lake Insight Software Development Kit）是对DLI服务提供的REST API进行的作业提交的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用DLI SDK提供的接口函数即可实现使用提交
SDK获取与安装 Python SDK安装方式 本节操作介绍安装Python SDK的操作指导。 获取DLI SDK 在“DLI SDK DOWNLOAD”页面，单击选择所需的SDK链接，即可获取对应的SDK安装包。 “dli-sdk-python-x.x.x.zip”压缩包，解压后目录结构如下
Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异对比 DLI整理了Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异，便于您了解Spark版本升级后SQL队列上运行的作业在适配新版本引擎时的影响。 histogram_numeric函数的返回值的类型不同
使用DLI提交SQL作业查询RDS MySQL数据 操作场景 DLI可以查询存储在RDS数据库中的数据，本节操作介绍使用DLI提交SQL作业查询RDS MySQL数据的操作步骤。 本例创建RDS实例并新建数据库和表，创建DLI弹性资源池队列，通过增强型跨源连接打通DLI弹性资源池和
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 DLI Flink作业提交或运行失败时，对应生成的作业日志保存方式，包含以下三种情况： 提交失败，只会在submit-client下生成提交日志。
配置DLI读写外部数据源数据的操作流程 DLI执行作业需要读写外部数据源时需要具备两个条件： 打通DLI和外部数据源之间的网络，确保DLI队列与数据源的网络连通。 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
Hive方言 简介 从Flink 1.11.0 开始，在使用Hive方言时，Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性，改善与Hive的互操作性，并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考：Apache Flink
DLI Delta表概述 Delta表是一种基于Delta Lake技术实现的数据存储解决方案，它使用基于文件的事务日志扩展了 Parquet 数据文件，可以处理 ACID 事务和可缩放的元数据。 Delta Lake与Apache Spark API完全兼容，并且其设计能够与结构化流式处理紧密集成
创建Spark作业 Spark作业编辑页面支持执行Spark作业，为用户提供全托管式的Spark计算服务。 在总览页面，单击Spark作业右上角的“创建作业”，或在Spark作业管理页面，单击右上角的“创建作业”，均可进入Spark作业编辑页面。 进入Spark作业编辑页面，页面会提示系统将创建
跨源认证概述 什么是跨源认证？ 跨源分析场景中，如果在作业中直接配置认证信息会触发密码泄露的风险，因此推荐您使用“数据加密服务DEW”或“DLI提供的跨源认证方式”来存储数据源的认证信息。 数据加密服务（Data Encryption Workshop, DEW）是一个综合的云上数据加密服务
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