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服务用户指南》。 本节操作介绍如何为数据库和数据表添加标签、修改标签和删除标签。 数据库标签管理 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“数据管理> 库表管理”。 在对应数据库的操作列，选择“更多> 标签”。 进入标签管理页面，显示当前数据库的标签信息。 单击“添加/编辑标签”，
列提交作业。 作业包含以下类型：DDL、DCL、IMPORT、QUERY和INSERT。其中，IMPORT与导入数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另外，用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有： 查询作业状态 查询作业详细信息 查询作业结果-方式二（废弃）
Kafka提供的消息队列服务，向用户提供计算、存储和带宽资源独占式的Kafka专享实例。 Kafka版支持按需和包周期两种付费模式。Kafka计费项包括Kafka实例和Kafka的磁盘存储空间。 了解Kafka计费说明。 RDS MySQL 数据库 RDS for MySQL提供在线云数据库服务。 RDS对您选择的数
dynamicPartitionOverwrite.enabled”默认值为“false”，在不配置时它会覆盖整张表的数据。 详细说明请参考插入数据。 父主题： DLI数据库和表类
db_name 否 Database名称。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name 是 Database中的表名。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。匹配规则为：^(?!_)(?![0-9]+$)[A-Za-z0-9_$]*$。
作业包含以下类型：DDL、DCL、IMPORT、EXPORT、QUERY和INSERT。其中，IMPORT和EXPORT分别与导入数据（废弃）和与导出数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另外，用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有： 查询作业状态 查询作业详细信息 查询作业结果-方式一（废弃）
db_name 否 Database名称。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name 是 Database中的表名。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。匹配规则为：^(?!_)(?![0-9]
如果在建表时指定“key.column”，则在Redis中会以指定字段的值作为Redis Key名称的一部分。例如： 1 2 3 4 5 6 7 8 create table test_redis(name string, age int) using redis options( 'host'
return 含表的数据库不能直接删除，请先删除数据库的表再删除数据库。 数据库删除后，将不可恢复，请谨慎操作。 完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 查询所有数据库 DLI提供查询数据库列表接口。您可以使用该接口查询当前已创建的数据库列表。示例代码如下： 1
创建并使用LakeFormation元数据 DLI对接LakeFormation LakeFormation资源权限支持列表与策略项 父主题： 创建数据库和表
删除表后再重新创建同名的表，需要对操作该表的用户和项目重新赋权吗？ 问题场景 A用户通过SQL作业在某数据库下创建了表testTable，并且授权testTable给B用户插入和删除表数据的权限。后续A用户删除了表testTable，并重新创建了同名的表testTable，如果希望B用户继续保留插入和删除表test
Key。 插入redis数据时必填。 查询redis数据时与“keys.pattern”参数二选一。 keys.pattern 使用正则表达式匹配多个Key或Hash Key。该参数仅用于查询时使用。查询redis数据时与“table”参数二选一。 key.column 非必填。用于指
在DLI控制台删除表 在DLI控制台修改表所有者 将OBS数据导入至DLI 导出DLI表数据至OBS中 在DLI控制台预览表数据 父主题： 创建数据库和表
已有表但是查询不到时，大概率是因为当前登录的用户没有对该表的查询和操作权限。 解决措施 联系创建该表的用户，让该用户给需要操作该表的其他用户赋予查询和操作的权限。赋权操作如下： 使用创建表的用户账号登录到DLI管理控制台，选择“数据管理 > 库表管理”。 单击对应的数据库名称，进入到表管理界面。在对应表的“
“dli-spark-demo-obs”读取和写入OBS数据。 “dli-spark-demo-redis”读取和写入Redis数据。 dli-pyspark-demo：使用Python语言开发Spark作业。例如，样例包中的样例代码实现创建Redis表的功能。 父主题： DLI产品咨询类
高的压缩比，导致解压后单个任务处理的数据量过大。 但调整这个参数可能会影响到作业的执行效率和资源消耗，因此在做调整时需要根据实际的数据量和压缩率来选择适合的参数值。 父主题： DLI数据库和表类
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
在SQL作业编辑器左侧，选择“数据库”页签，单击创建demo数据库，请参见图2。 图2 创建数据库 “default”为内置数据库，不能使用该数据库名。 选择demo数据库，在编辑框中输入以下SQL语句： create table detail_records( driverID String
元数据的队列和引擎类型。 查看队列的引擎类型和版本请参考查看队列的基本信息。 表1 LakeFormation获取元数据的队列和引擎类型 队列类型 引擎类型和支持的版本 default队列 Spark 3.3.x：支持对接LakeFormation获取元数据的队列和引擎。 HetuEngine
数据库相关 创建数据库 删除数据库 查看指定数据库 查看所有数据库
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