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obs_path OBS存储路径。 注意事项 向表中添加分区时，此表和分区列（建表时PARTITIONED BY指定的列）必须已存在，而所要添加的分区不能重复添加，否则将出错。已添加的分区可通过IF NOT EXISTS避免报错。 若分区表是按照多个字段进行分区的，添加分区时需要指定所有的分区字段，指定字段的顺序可任意。
功能描述 创建source流从HBase中获取数据，作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发
Hbase结果表 功能描述 DLI将作业的输出数据输出到HBase中。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，
功能描述 创建source流从HBase中获取数据，作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发
Hbase结果表 功能描述 DLI将作业的输出数据输出到HBase中。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，
功能描述 创建source流从HBase中获取数据，作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发
元数据（Metadata）是用来定义数据类型的数据。主要是描述数据自身信息，包含源、大小、格式或其它数据特征。数据库字段中，元数据用于诠释数据仓库的内容。 存储资源 存储资源是DLI服务内部存储的资源，用于存储数据库和DLI表，是向DLI导入数据的必备条件，体现用户数据存储在DLI中的数据量。 弹性资源池
select_statement; 关键字 USING：指定所存储格式。 OPTIONS：导出时的属性列表，为可选项。 参数 表1 INSERT OVERWRITE DIRECTORY参数描述 参数 描述 path 要将查询结果写入的OBS路径。 file_format 写入的文件格式，支持按CSV、Parq
select_statement; 关键字 USING：指定所存储格式。 OPTIONS：导出时的属性列表，为可选项。 参数 表1 INSERT OVERWRITE DIRECTORY参数描述 参数 描述 path 要将查询结果写入的OBS路径。 file_format 写入的文件格式，支持按CSV、Parq
Format概述 Flink 提供了一套与表连接器（table connector）一起使用的表格式（table format）。表格式是一种存储格式，定义了如何把二进制数据映射到表的列上。 Flink 支持以下格式： 表1 Flink支持格式 Formats 支持的Connectors CSV
ST_ENVELOPE(geometry) 创建一个包含给定的地理空间几何元素的最小矩形。 ST_ENVELOPE(ST_CIRCLE(ST_POINT(1.0, 1.0), 2.0)) DLI提供丰富的对地理空间几何元素的操作和位置判断函数，具体的SQL标量函数介绍说明见表3。 表3 SQL标量函数表
该字段对应的值作为redis的hash数据类型的value。而当使用map时，会将flink中该字段值的key作为redis的hash数据类型的field，该字段值的value作为redis hash数据类型的value。其具体示例如下： 对于fields： 创建的Flink作业运行脚本如下：
该字段对应的值作为redis的hash数据类型的value。而当使用map时，会将flink中该字段值的key作为redis的hash数据类型的field，该字段值的value作为redis hash数据类型的value。其具体示例如下： 对于fields： 创建的Flink作业运行脚本如下：
发环境的项目。具体操作请参考方法二：通过在Eclipse中导入JAR文件安装SDK。 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。 表1 目录结构 名称 说明 jars SDK及其依赖的jar包。 maven-install
该字段对应的值作为redis的hash数据类型的value。而当使用map时，会将flink中该字段值的key作为redis的hash数据类型的field，该字段值的value作为redis hash数据类型的value。其具体示例如下： 对于fields： 创建的Flink作业运行脚本如下：
System.out.println(table); } } 查询表的分区信息（包含分区的创建和修改时间） DLI提供查询表分区信息的接口。您可以使用该接口查询数据库下表的分区信息（包括分区的创建和修改时间）。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8
在提交导入作业前，可选择设置导入数据的格式，如样例所示，调用ImportJob对象的setStorageType接口设置数据存储类型为csv，数据的具体格式通过调用ImportJob对象的setCsvFormatInfo接口进行设置。 在提交导入作业前，可选择设置导入数据的分区并配置是否是ove
概述 DLI支持原生Spark的DataSource能力，并在其基础上进行了扩展，能够通过SQL语句或者Spark作业访问其他数据存储服务并导入、查询、分析处理其中的数据，目前支持的DLI跨源访问服务有：表格存储服务CloudTable，云搜索服务CSS，分布式缓存服务DCS，文
存算分离的架构下，使得存储资源和计算资源可以分开申请和计费，降低了成本并提高了资源利用率。 存算分离场景下，DLI支持OBS在创建桶时数据冗余策略选择单AZ或者多AZ存储，两种存储策略区别如下： 选择多AZ存储，数据将冗余存储至多个AZ中，可靠性更高。选择多AZ存储的桶，数据将
目前包含以上6种格式。 指定数据格式的方式有两种，一种是USING，可指定以上6种数据格式，另一种是STORED AS，只能指定ORC和PARQUET。 ORC对RCFile做了优化，可以提供一种高效的方法来存储Hive数据。 PARQUET是面向分析型业务的列式存储格式。 父主题： 标示符
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