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增强型跨源连接绑定队列失败怎么办？ 问题现象 客户创建增强型跨源连接后，在队列管理测试网络连通性，网络不通，单击对应的跨源连接查看详情，发现绑定队列失败，报错信息如下： Failed to get subnet 86ddcf50-233a-449d-9811-cfef2f603213
建议使用临时AK/SK，获取方式可参见统一身份认证服务_获取临时AK/SK。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 表1 DLI获取访问凭据相关开发指南 类型 操作指导 说明 Flink作业场景 Flink
"parquet", ak = "{{myAk}}", sk = "{{mySk}}" ); 通过该OBS文件路径创建DLI分区表，在DLI查询car_infos表数据时没有查询到数据。 create table car_infos ( carId string, carOwner
ID> 输出数据 需要提供前缀打印标识符，即创建Print表时在with参数中指定print-identifier。 parallelism > 1 标识符> 输出数据 需要提供前缀打印标识符，即创建Print表时在with参数中指定print-identifier。 parallelism
Spark计算引擎推荐版本： Spark 3.3.1。 不建议长期混用不同版本的Spark/Flink引擎。 长期混用不同版本的Spark/Flink引擎会导致代码在新旧版本之间不兼容，影响作业的执行效率。 当作业依赖于特定版本的库或组件，长期混用不同版本的Spark/Flink引擎可能会导致作业因依赖冲突而执行失败。
MRS集群上创建Kafka的Topic并且向Topic发送消息。 参考访问MRS Manager登录MRS Manager。 在MRS Manager上，选择“系统 > 权限 > 用户”，单击“添加用户”，在添加用户页面分别配置如下参数。 用户名：自定义的用户名。当前示例输入为：testuser2。 用户类型：当前选择为“人机”。
JOIN table_reference ON join_condition; 关键字 LEFT SEMI JOIN：只显示左表中的记录。可通过在LEFT SEMI JOIN， WHERE...IN和WHERE EXISTS中嵌套子查询来实现。左半连接与左外连接的区别是，左半连接将返回
API接口返回的中文字符为乱码，如何解决？ 当API接口返回的中文字符出现乱码时，通常是因为字符编码格式不匹配。 DLI接口返回的结果编码格式为“UTF-8”，在调用接口获取返回结果时需要对返回的信息编码转换为“UTF-8”。 例如，参考如下实现对返回的response.content内容做编码格式转换，确保返回的中文格式不会乱码。
过程的时间，也可以缓解存储压力。 规则 Hudi表必须执行Clean。 对于Hudi的MOR、COW表，都需要开启Clean。 Hudi表在写入数据时会自动判断是否需要执行Clean，因为Clean的开关默认打开(hoodie.clean.automatic默认为true)。 C
权操作。具体操作如下： 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 单击需要设置权限的表所在的数据库名，进入该数据库的“表管理”页面。 单击所选表“操作”栏中的“权限管理”，将显示该表对应的权限信息。 单击表权限管理页面右上角的“授权”按钮。 在弹出的“授权”对话框中选择相应的权限。
double, date, timestamp等hive开源支持的类型。 支持指定多个分区字段，分区字段只需在PARTITIONED BY关键字后指定，不能像普通字段一样在表名后指定，否则将出错。 单表分区数最多允许200000个。 Spark 3.3及以上版本支持使用Hive语法的CTAS语句创建分区表。
重名。 示例 先通过子查询SELECT name AS n FROM simple_table WHERE score > 90获得结果，在子查询中给name起的别名n可直接用于外部SELECT语句。 1 SELECT n FROM (SELECT name AS n FROM simple_table
global_temp数据库是Spark3.x默认内置的数据库，是Spark的全局临时视图。 通常在Spark作业执行注册viewManager时，会校验该数据库在metastore是否存在，如果该数据库存在则会导致Spark作业执行失败。 因此当Spark3.x的作业日志中如果出现一条访问catalo
参考Kafka源表和Print结果表创建flink opensource sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。
示例 参考Kafka和Print创建flink opensource sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。
步骤6：发送数据和查询结果：Kafka上发送流数据，在RDS上查看运行结果。 步骤1：创建队列 登录DLI管理控制台，在左侧导航栏单击“资源管理 > 队列管理”，可进入队列管理页面。 在队列管理界面，单击界面右上角的“购买队列”。 在“购买队列”界面，填写具体的队列配置参数，具体参数填写参考如下。
多行的UDTF，将列中存储的以固定分隔符格式分隔的数组转为多行。 使用限制 所有作为key的列必须位于在前面，而要转置的列必须放在后面。 在一个select中只能有一个UDTF，不可以再出现其他的列。 不可以与group by、cluster by、distribute by、sort
HAVING 功能描述 在HAVING子句中嵌套子查询，子查询结果将作为HAVING子句的一部分。 语法格式 1 2 3 SELECT [ALL | DISTINCT] attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY groupby_expression
可以参考使用Hive语法创建OBS表。 示例 在DLI数据多版本中，恢复非分区表test_table数据到版本20210930。 1 RESTORE TABLE test_table TO VERSION '20210930'; 在DLI数据多版本中，恢复分区表test_tab
概述 数据类型是数据的一个基本属性，用于区分不同类型的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同，能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在表中。表中的每一列都定义了数据类型，用户存储数据时，须遵从这些数据类型的属性，否则可能会出错。 DLI当前只支持原生数据类型。 父主题： 数据类型
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