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型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Redis的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据redis的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink
DS、SMN、DCS等。 开源生态 通过对等连接建立与其他VPC的网络连接后，用户可以在DLI的租户独享集群中访问所有Flink和Spark支持的数据源与输出源，如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。 自拓展生态 用户可通过编写代码实现从想要的云生态或者开源生态
[, columnName ]* }] [COMMENT view_comment] AS query_expression 功能描述 通过定义数据视图的方式，将多层嵌套写在数据视图中，简化开发过程。 语法说明 IF NOT EXISTS 若该视图已经存在，则不会进行任何操作。
[, columnName ]* }] [COMMENT view_comment] AS query_expression 功能描述 通过定义数据视图的方式，将多层嵌套写在数据视图中，简化开发过程。 语法说明 IF NOT EXISTS 若该视图已经存在，则不会进行任何操作。
设置Redis和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据Redis的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 登录Redis客户端，通过如下命令向Redis发送如下数据： HMSET 330102 area_province_name
hbase/* 通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过SQL API访问 未开启Kerberos完整代码示例
所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据DWS和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 连接DWS数据库实例，在DWS中创建相应的表，作为维
image 否 String 自定义镜像。格式为：组织名/镜像名:镜像版本。 当用户设置“feature”为“custom”时，该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用，指定作业运行使用自定义的Spark镜像。 req_body 否 String 请求参数详情。 update_time
Dv1 其中，“=”需要转义为“%3D”，“k1”为标签键，“v1”为标签值。 多标签场景： 如果涉及到多个标签的场景，则多个标签之间需要通过“,”号分隔，“,”号需要转义为“%2C”，例如： GET /v1.0/{project_id}/databases?offset=0&l
=> 'h1', instant_time=>'20220915113127525'); 注意事项 只能依次回滚最新的commit时间戳，可以通过SHOW_TIME_LINE命令检查最新的instant time。 系统响应 可以检查任务状态是否成功，查看任务结果，查看任务日志确认有无异常。
table1 DROP COLUMNS a.b.c, x, y a.b.c 表示嵌套列全路径，嵌套列具体规则见ADD COLUMNS。 系统响应 通过运行DESCRIBE命令，可查看删除列。 父主题： Schema演进语法说明
务，权限配置详见LakeFormation文档。 示例 ALTER TABLE table1 RENAME TO table2 系统响应 通过运行SHOW TABLES查看新的表名。 父主题： Schema演进语法说明
DliDriver"); 通过DriverManager的GetConnection方法创建Connection。 Connection conn = DriverManager.getConnection(String url, Properties info); 其中，JDBC的配置项通过url
跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Redis的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。 参考测试地址连通性根据redis的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 在Redis客户端中执行如下命令，向不同的key中插入数据，以hash形式存储：
当剩余CU配额小于上述规格时，则不能创建队列。 如果需要购买其他规格的队列，则可以先创建上述某一规格队列后，通过如下操作实现： “包年/包月”队列：则可以通过变更普通队列规格操作来实现。 “按需计费”队列：则可以通过普通队列弹性扩缩容操作来实现。 购买时长 选择“包年/包月”计费模式时，需要选择“购买
所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据DWS和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 连接DWS数据库实例，在DWS中创建相应的表，作为维
所示。 图1 DLI的计费组成 计费项 DLI的计费项包括计算计费、存储计费、扫描量计费。DLI的计费详情请参见DLI产品价格详情。您可以通过DLI提供的价格计算器，快速计算出购买资源的参考价格。 表1 DLI计费项 计费项 说明 计算计费 支持三种计费模式： 按照包年/包月的订购周期计费
离线Compaction配置 对于MOR表的实时业务，通常设置在写入中同步生成compaction计划，因此需要额外通过DataArts或者脚本调度SparkSQL去执行已经产生的compaction计划。 执行参数 set hoodie.compact.inline = true;
Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 在DLI环境，Hudi表的数据文件存储在OBS上，因此可以通过查看OBS文件检查。 如下，展示了Hudi 多级分区COW表存储结构的示意。 hudi_table ├── .hoodie // 元数据文件夹
datetime，为什么DLI中查出来的是时间戳呢？ Spark中没有datetime数据类型，其使用的是TIMESTAMP类型。 您可以通过函数进行转换。 例如： select cast(create_date as string), * from table where cr
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