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初始化DLI客户端 使用DLI Python SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端，示例代码如下。完整样例代码和依赖包说明请参考：Python
MULTISET(元素必须是 string/char/varchar 类型) map - ROW record - 示例 读取kafka中的数据，以avro格式反序列化，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前
初始化DLI客户端 使用DLI SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端，示例代码如下： 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。
Database中的表名，由字母、数字和下划线（_）组成。 boolExpression 过滤条件表达式。 columnList z排序指定的字段列表，Z顺序列应与分区列不同。 所需权限 SQL权限 表2 OPTIMIZE所需权限列表 权限描述 表的UPDATE权限 细粒度权限：dli:table:update。
MULTISET(元素必须是 string/char/varchar 类型) map - ROW record - 示例 读取kafka中的数据，以avro格式反序列化，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前
查看指定表的元数据信息。该语法目前只能显示列的元数据信息，等效于语法SHOW COLUMNS。 添加EXTENDED关键字会将表的所有元数据信息以“Thrift”序列化的格式显示出来。 添加FORMATTED关键字会将表的元数据信息以表格的形式展示。 示例 显示fruit数据表的列信息： DESCRIBE
会覆盖这些配置如'key.deserializer'和'value.deserializer'。 format 是 无 String 序列化和反序列化Kafka消息的value的格式。 该配置项和 'value.format' 二者必需其一。 关于Kafka消息的消息键和消息体请参
DLI侧创建的Kerberos类型的跨源认证名称。 数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据，在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase（Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink数据类型转换。
DLI侧创建的Kerberos类型的跨源认证名称。 创建跨源认证 数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据，在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase（Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink数据类型转换。
(RANK - 1)/(- 1)。 rank rank() INT 计算一个值在一组值中的排位。如果出现并列的情况，RANK函数会在排名序列中留出空位。 row_number row_number() over (order by col_1[,col_2 ...]) INT 为每一行指派一个唯一的编号。
Kafka brokers地址，以逗号分隔。 key.format 是 (none) String 用于对Kafka消息中key部分序列化和反序列化的格式。key字段由PRIMARY KEY语法指定。支持的格式如下： csv json avro 请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。
String Kafka brokers地址，以逗号分隔。 key.format 是 无 String 用于对Kafka消息中key部分序列化和反序列化的格式。key字段由PRIMARY KEY语法指定。支持的格式如下： csv json avro 请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。
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DLI
true}', 'strict $.b' FALSE ON ERROR); JSON_STRING(value) 将该值序列化为JSON。 此函数返回包含序列化值的JSON字符串。如果值为NULL，则函数返回NULL。 -- NULL JSON_STRING(CAST(NULL AS
使用CDM迁移数据至DLI CDM提供了可视化的迁移任务配置页面，支持多种数据源到数据湖的迁移能力。 本节操作介绍使用CDM迁移工具将数据从数据源迁移至DLI的操作步骤。 图1 使用CDM迁移数据至DLI操作流程 步骤1：创建CDM集群 CDM集群用于执行数据迁移作业，将数据从数据源迁移至DLI。
BlackHole 功能描述 BlackHole Connector允许接收所有输入记录，常用于高性能测试和UDF输出，其不是实质性Sink。Blackhole结果表是系统内置的Connector。 例如，如果您在注册其他类型的Connector结果表时报错，但您不确定是系统问题
返回范围为 [0.0, 1.0) 的伪随机双精度值，初始种子为 INT。 如果两个 RAND 函数具有相同的初始种子，它们将返回相同的数字序列。 RAND_INTEGER(INT) 返回 [0, INT) 范围内的伪随机整数。 RAND_INTEGER(INT1, INT2) 返回范围为
Spark作业不支持访问sftp，建议将文件数据上传到OBS，再通过Spark作业进行读取和分析。 上传数据到OBS桶：通过OBS管理控制台或者使用命令行工具将存储在sftp中的文件数据上传到OBS桶中。 Spark读取OBS文件数据，详见使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据。 配置S
指定分区列，每个分区都将会有一个 Top-N 结果。 ORDER BY col1 [asc|desc][, col2 [asc|desc]...]: 指定排序列，不同列的排序方向可以不一样。 WHERE rownum <= N: Flink 需要 rownum <= N 才能识别一个查询是否为 Top-N
指定分区列，每个分区都将会有一个 Top-N 结果。 ORDER BY col1 [asc|desc][, col2 [asc|desc]...]: 指定排序列，不同列的排序方向可以不一样。 WHERE rownum <= N: Flink 需要 rownum <= N 才能识别一个查询是否为 Top-N
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