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Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息
(property_name=property_value, ...)]; 关键字 IF NOT EXISTS：所需创建的数据库已存在时使用，可避免系统报错。 COMMENT：对数据库的描述。 DBPROPERTIES：数据库的属性，且属性名和属性值成对出现。 参数说明 表1 参数说明 参数
EXISTS] db_name [RESTRICT|CASCADE]; 关键字 IF EXISTS：所需删除的数据库不存在时使用，可避免系统报错。 注意事项 DATABASE与SCHEMA两者没有区别，可替换使用，建议使用DATABASE。 RESTRICT表示如果该datab
db_name 数据库名称，由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 注意事项 如果所要查看的数据库不存在，则系统报错。 示例 已参考示例中描述创建对应的数据库，如testdb。 查看testdb数据库的相关信息。 1 DESCRIBE DATABASE
聚合值。和 GROUP BY 聚合不同， OVER 聚合不会把结果通过分组减少到一行，它会为每行输入增加一个聚合值。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：Over聚合。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 SELECT agg_func(agg_col) OVER (
Upsert Kafka 功能描述 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。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka
Spark 3.3.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.3.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.3.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.3.1版本发布时间 版本名称 发布时间
Upsert Kafka结果表 功能描述 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。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。
作业管理页面。Spark作业管理页面显示所有的Spark作业，作业数量较多时，系统分页显示，您可以查看任何状态下的作业。 表1 作业管理参数 参数 参数说明 作业ID 所提交Spark作业的ID，由系统默认生成。 名称 所提交Spark作业的名称。 队列 所提交Spark作业所在的队列。
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持
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
数据捕获、运营和分析企业系统之间的数据复制、转换和验证。Ogg 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON 序列化消息。 Flink 支持将 Ogg JSON 消息解析为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常有用，例如
包，上传到已经创建的OBS桶中。 由于DLI服务端已经内置了Flink的依赖包，并且基于开源社区版本做了安全加固。为了避免依赖包兼容性问题或日志输出及转储问题，打包时请注意排除以下文件： 系统内置的依赖包，或者在Maven或者Sbt构建工具中将scope设为provided 日志配置文件（例如：“log4j
DLI提供多版本功能，用于数据的备份与恢复。开启多版本功能后，在进行删除或修改表数据时（insert overwrite或者truncate操作），系统会自动备份历史数据并保留一定时间，后续您可以对保留周期内的数据进行快速恢复，避免因误操作丢失数据。其他多版本SQL语法请参考多版本备份恢复数据。
SQL作业访问报错：File not Found 问题现象 执行SQL作业访问报错：File not Found。 可能原因 可能由于文件路径错误或文件不存在导致系统无法找指定文件路径或文件。 文件被占用。 解决措施 检查文件路径、文件名。 检查文件的路径是否正确，包括目录名称和文件名。 文件被占用 文
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 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连
Upsert Kafka源表 功能描述 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。 作为 source，upsert-kafka 连接器生产changel
DLI通过Kafka结果表将Flink作业的输出数据输出到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 确保已创建kafka集群。 该场景作业需要
可以将本地文件更新后重新上传。 由于DLI服务端已经内置了Flink的依赖包，并且基于开源社区版本做了安全加固。 为了避免依赖包兼容性问题或日志输出及转储问题，打包时请注意排除以下文件： 系统内置的依赖包，或者在Maven或者Sbt构建工具中将scope设为provided 日志配置文件（例如：“log4j
network_id 是 String 对应服务的子网网络ID，即为需要建立连接的服务所在的子网。 url 是 String 对应服务对外提供的访问url。长度不能超过512个字符。获取方式请参考表4。 tags 否 Array of Objects 队列的标签。具体请参考表3。
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