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userDefined结果表 功能描述 您可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入到指定的云生态或者开源生态。 前提条件 已编写代码实现自定义sink类： 自定义sink类需要继承Flink开源类：RichSinkFunction，并指定数据类型为：Tuple2<Boolean, Row>。
gName是DLI控制台的数据目录映射名。 图2 在SQL编辑器页面选择数据目录 对接LakeFormation实例场景，在创建数据库时需要指定数据库存储的OBS路径。 对接LakeFormation实例场景，在创建表时不支持设置表生命周期和多版本。 对接LakeFormation实例场景，LOAD
SQL语法列表。参数说明，示例等详细信息请参考具体的语法说明。 表1 批作业SQL语法 语法分类 操作链接 数据库相关语法 创建数据库 删除数据库 查看指定数据库 查看所有数据库 创建OBS表相关语法 使用DataSource语法创建OBS表 使用Hive语法创建OBS表 创建DLI表相关语法
如果作业运行成功则作业状态显示为“已成功”，通过以下操作查看创建的数据库和表。 可以在DLI控制台，左侧导航栏，单击“SQL编辑器”。在“数据库”中已显示创建的数据库“test_sparkapp”。 图14 查看创建的数据库 双击数据库名，可以在数据库下查看已创建成功的DLI和OBS表。 图15 查看表
column_name 示例 回收用户user_name1对于数据库db1的删除数据库权限。 1 REVOKE DROP_DATABASE ON databases.db1 FROM USER user_name1; 回收用户user_name1对于数据库db1的表tb1的SELECT权限。 1 REVOKE
为了避免这种情况，建议在SQL作业执行完成后，等待5分钟后再修改表名。确保系统有足够的时间更新表的元数据，避免因修改表名而导致的数据大小统计不准确的问题。 父主题： DLI数据库和表类
SQL资源鉴权权限 DDL语句 ALTER DATABASE database:describe database:alter database:DESCRIBE database:ALTER ALTER TABLE database:describe table:describe
class_name [USING resource,...] resource: : JAR file_uri 注意事项 如果在数据库中存在同名的函数，系统将会报错。 只支持Hive语法创建函数。 请注意避免该场景：如果创建的自定义函数F1指定类C1，程序包名JAR1，创
跨源连接RDS表中create_date字段类型是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)
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
单击需删除表的数据库名，进入该数据库的“表管理”页面。 选中目标表，单击“操作”栏中的“更多 > 删除表”。 在弹出的确认对话框中，单击“是”。 在“SQL编辑器”页面删除表。 在SQL作业管理控制台的顶部菜单栏中，选择“SQL编辑器”。 在左侧导航栏选择“数据库”页签，鼠标左键
在将数据导入DLI之前，确保源数据文件（如CSV、JSON等）是以UTF-8编码保存的。如果数据源不是UTF-8编码，请在导入前提前转换为UTF-8编码。 父主题： DLI数据库和表类
= 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--其中url中的flink表示MySQL中orders表所在的数据库名 'table-name' = 'orders', 'username' = 'MySQLUsername'
复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型，如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。
创建OBS表时怎样指定OBS路径 场景概述 创建OBS表时，OBS路径须指定到数据库下的具体表层路径。路径格式为：obs://xxx/数据库名/表名。 创建OBS表更多语法介绍请参考《数据湖探索Spark SQL语法参考》。 正确示例 CREATE TABLE `di_selle
注意事项 创建作业提交任务前，建议先开通云审计服务，用于记录与DLI服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。云审计服务支持的DLI操作列表详见使用CTS审计DLI服务。 关于如何开通云审计服务以及如何查看追踪事件，请参考《云审计服务快速入门》。 创建Flink Jar作业
创建Hive Catalog 简介 Catalog提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。 数据处理最关键的方面之一是管理元数据。 元数据可以是临时的，例如临时表、或者通过TableEnvironment注册的UDF。 元数据也可以是持久化的，例如Hive
使用JDBC作为数据源，Print作为sink，从RDS MySQL数据库中读取数据，并写入到Print中。 参考增强型跨源连接，根据RDS MySQL所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置RDS MySQL的安全组，添加入向规则使其对Flin
单击需导出数据对应数据库名称，进入该数据库“表管理”页面。 单击目标表“操作”栏中的“更多”，选择“表属性”。 单击“预览”页签，即可预览该表数据。 在“SQL编辑器”页面预览数据。 在管理控制台左侧，单击“SQL编辑器”。 在“SQL编辑器”页面的左侧导航栏中，选择“数据库”页签。 鼠
步骤3：创建RDS数据库和表 登录RDS管理控制台，在“实例管理”界面，选择已创建的RDS MySQL实例，选择操作列的“更多 > 登录”，进入数据管理服务实例登录界面。 输入实例登录的用户名和密码。单击“登录”，即可进入RDS MySQL数据库并进行管理。 在数据库实例界面，单
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