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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，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能
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。 示例 创建一个名为viewName的视图 create view viewName as select
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。 示例 创建一个名为viewName的视图 create view viewName as select
流。它会将INSERT/UPDATE_AFTER数据作为正常的Kafka消息写入，并将DELETE数据以value为空的Kafka消息写入（表示对应 key 的消息被删除）。Flink将根据主键列的值对数据进行分区，从而保证主键上的消息有序，因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。 前提条件
table_name|view_name[(property_name)] 描述 如果不指定属性的关键词，该语句将返回所有的表属性，否则返回给定关键词的属性值。 示例 --查看show_table1的所有表属性 SHOW TBLPROPERTIES
是否成功。 message String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。执行失败时，用于显示执行失败的原因。 请求示例 更新SQL模板的信息，包括模板的SQL语句、模板名称、模板的描述信息和分组信息。 { "sql": "select * from t1", "sql_name":
Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件
instant 需要回滚的Hudi表的commit instant时间戳，必选 示例 call rollback_to_instant(table => 'h1', instant_time=>'20220915113127525'); 注意事项 只能依次回滚最新的commit时间戳，
该示例是从kafka的一个topic中读取数据，并使用kafka sink将数据写入到kafka的另一个topic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，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性
执行该语句将返回该SQL语句的逻辑计划与物理执行计划。 语法格式 1 EXPLAIN [EXTENDED | CODEGEN] statement; 关键字 EXTENDED：指定该关键字后，会同时输出逻辑计划与物理执行计划。 CODEGEN：指定该关键字后，若有codegen产生的代码也将输出。
FileSystem源表 功能描述 本节介绍FileSystem源表的定义，以及创建源表时使用的参数和示例代码。 前提条件 该场景作业需要建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如
key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.key-column 否 table存储模式下可配置，将该字段值作为redis中的ext-key
如何合并小文件 DLI如何访问OBS桶中的数据 创建OBS表时怎样指定OBS路径 关联OBS桶中嵌套的JSON格式数据如何创建表 count函数如何进行聚合 怎样将一个区域中的DLI表数据同步到另一个区域中？ SQL作业如何指定表的部分字段进行表数据的插入 SQL作业运行慢如何定位 怎样查看DLI
对订单根据订单时间进行升序排序 SELECT * FROM Orders ORDER BY orderTime; Limit 功能描述 限制返回的数据结果个数 注意事项 LIMIT查询需要有一个ORDER BY 示例 SELECT * FROM Orders ORDER BY orderTime
SQL中的行，位置比名称更重要。 支持从BOOLEAN、TINYINT、SMALLINT、INTEGER、BIGINT、REAL、DOUBLE或VARCHAR进行转换。当数组的元素类型为支持的类型之一、Map的键类型是VARCHAR且Map的值类型是支持的类型之一或行的每个字段类
DLI跨源分析场景连接外部数据源时，由于数据源的VPC与DLI VPC不同，网络无法连通，导致DLI无法读取数据源数据。DLI提供的增强型跨源连接功能可以实现DLI与数据源的网络连通。 本节操作为您介绍跨VPC的数据源网络连通方案： 创建增强型跨源连接：采用对等连接的方式打通DLI与数据源的VPC网络。 测试
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，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更
EXCEPT_KEY：记录的value部分包含schema的所有内容，定义为主键的字段除外。 properties.* 否 无 String 该选项可以传递任意的Kafka参数。 “properties.”后的后缀名必须匹配定义在 kafka参数文档中的参数名。 Flink会自动移除选项名中的 "properties
定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka的地址-->测试）。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink
（不使用Catalog的场景）： 这里的sink表通过创建临时表指向Hudi表路径来写入数据，同时在表参数中配置hive_sync相关参数，实时同步元数据至由DLI提供的元数据服务。（具体参数详见Flink参数一节） 请将作业中sink表的path参数修改为希望保存hudi表的obs路径。
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