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uth_name关联跨源认证。 Kerberos类型跨源认证支持连接的数据源 Kerberos类型跨源认证支持连接的数据源如表1所示。 表1 Kerberos类型跨源认证支持连接的数据源 作业类型 表类型 数据源 约束与限制 Flink OpenSource SQL 源表 HBase
UNION:集合运算,以一定条件将表首尾相接,其中每一个SELECT语句返回的列数必须相同,列的类型和列名不一定要相同。 注意事项 UNION默认是去重的,UNION ALL是不去重的。 不能在多个集合运算间(UNION,INTERSECT,EXCEPT)加括号,否则会出错。 示例 返回“SELECT *
隐式转换对照表 当数据类型不匹配时会隐式转换,但并是不是所有的数据类型都支持隐式转换。以下为当前隐式转换功能支持的数据类型转换表: 表1 隐式转换对照表 - BOOLEAN TINYINT SMALLINT INTEGER BIGINT REAL DOUBLE DECIMAL VARCHAR
数据类型 数据类型介绍 布尔类型 整数类型 固定精度型 浮点型 字符类型 时间和日期类型 复杂类型 父主题: HetuEngine SQL语法
修改数据库用户(废弃) 功能介绍 用于修改数据库的owner。 当前接口已废弃,不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式: PUT /v1.0/{project_id}/databases/{database_name}/owner 参数说明
签将很容易帮助您对不同的应用进行使用量分析和成本核算。 对DLI来说,标签用于标识购买的队列和创建数据库,对购买的DLI队列和数据库进行分类。为队列或数据库添加标签时,该队列或数据库上所有请求产生的计费话单里都会带上这些标签,您可以针对话单报表做分类筛选,进行更详细的成本分析。
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o
'2020-01-01'; Z排序 Zordering是另一种加快查询速度的技术。对数据进行Z排序可以重新组织存储中的数据,当您的数据被适当地排序时,可以跳过更多的文件,读取更少的数据,从而运行得更快。要对Z-Order数据进行排序,请在ZORDER BY中指定要对其进行排序的列。 OPTIMIZE
e的属性。 开启数据多版本功能,用于表数据的备份与恢复。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表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,避免因误操作而丢失数据。多版本功能SQ
是 列字段的数据类型。数据类型为原生类型。 请参考原生数据类型。 col_comment 否 列字段描述。仅支持字符串常量。 row_format 是 行数据格式。row format功能只支持textfile类型的表。 file_format 是 DLI表数据存储格式:支持textfile
INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在许多情况下,这对于利用此功能很有用。 例如: 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图 临时连接更改数据库表的历史等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT/UPDATE/DELETE
表名对大小写不敏感,即不区分大小写。 col_name 是 以逗号分隔的带数据类型的列名。 列名由字母、数字和下划线(_)组成。不能是纯数字,且至少包含一个字母。 列名为大小写不敏感,即不区分大小写。 col_type 是 列字段的数据类型。数据类型为原生类型。 请参考原生数据类型。 col_comment 否 列字段描述。仅支持字符串常量。
消费 // 取值有: LATEST,从最新的数据开始消费,此策略会忽略通道中已有数据 // EARLIEST,从最初的数据开始消费,此策略会获取通道中所有的有效数据 String offsetPolicy;
迁移数据场景概述 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI,确保数据可以在DLI集中分析和管理,您可以通过云数据迁移服务CDM等迁移工具迁移数据至DLI,再使用DLI提交作业分析数据。 CDM支持数据库、数据仓库、文件等多种类型的数据源,通过可视化界面对数据源迁移任务进行配置,提高数据迁移和集成的效率。
return 含表的数据库不能直接删除,请先删除数据库的表再删除数据库。 数据库删除后,将不可恢复,请谨慎操作。 完整样例代码和依赖包说明请参考:Python SDK概述。 查询所有数据库 DLI提供查询数据库列表接口。您可以使用该接口查询当前已创建的数据库列表。示例代码如下:
LakeFormation是企业级一站式湖仓构建服务,提供元数据统一管理能力,支持无缝对接多种计算引擎及大数据云服务,便捷高效地构建数据湖和运营相关业务,加速释放业务数据价值。 在DLI的Spark作业和SQL作业场景,支持对接LakeFormation实现元数据的统一管理,本节操作介绍配置DLI与L
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
支持跨账号导出数据,即,如果B账户对A账户授权后,A账户拥有B账户OBS桶的元数据信息和权限信息的读取权限,以及路径的读写权限,则A账户可将数据导出至B账户的OBS路径中。 导出数据步骤 导出数据的入口有两个,分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面导出数据。 在管
导出作业结果是将SQL作业分析后的数据结果按指定格式存储到指定位置。 DLI默认将SQL作业结果存储在DLI作业桶中。同时也支持下载作业结果到本地或导出作业结果到指定的OBS桶。 导出作业结果到DLI作业桶 DLI在指定了一个默认的OBS桶作为作业结果的存储位置,请在DLI管理控制台的“全局配置
DLI Hudi元数据 DLI Hudi元数据说明 创建Hudi表时会在元数据仓创建表的相关元数据信息。 Hudi支持对接DLI元数据和Lakeformation元数据(仅Spark 3.3.1及以上版本支持对接Lakeformation元数据),对接方式与Spark一致。 DL