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参考操作步骤说明，编写UDTF函数代码。 2 编写UDTF函数代码 3 调试，编译代码并导出Jar包 4 上传Jar包到OBS OBS控制台 将生成的UDTF函数Jar包文件上传到OBS目录下。 5 创建DLI的UDTF函数 DLI控制台 在DLI控制台的SQL作业管理界面创建使用的UDTF函数。
“EXTERNAL”：OBS表。 “VIEW”：VIEW视图。 data_type 否 String 数据类型，包括“csv”，“parquet”，“orc”，“json”和“avro”。 data_location 否 String 数据存储的路径，为OBS路径。 storage_properties
hudi options(primaryKey = 'id', preCombineField = 'comb') LOCATION 'obs://bucket/path/h0'; create table s0(id int, comb int, name string, price
OPTIONS('BADRECORDSPATH'='obs://bucket/path') 配置该选项后，MODE不可配，固定为"DROPMALFORMED"，即将能够成功转换的记录导入到目标表，而将转换失败的记录存储到指定错误记录存储目录。 注意事项 导入OBS表时，创建OBS表时指定的路径必须是文件夹，若建表路径是文件将导致导入数据失败。
totalprice double, orderdate date ) WITH (format = 'ORC', location='obs://bucket/user',orc_compress='ZLIB',external=true, "auto.purge"=false);
式的文件数据导入。 MAP数据类型建表必须指定schema，且不支持date、short、timestamp数据类型。 对于JSON格式OBS表，MAP的键类型只支持STRING类型。 由于MAP类型的键不能为NULL，MAP键不支持对插入数据进行可能出现NULL值类型之间的隐式
"last_access_time": 1579520179000, "locations": [ "obs://test/partition" ] }, {
Hudi表的名称 tablelocation Hudi表的存储路径 示例 run clean on h1; run clean on "obs://bucket/path/h1"; 注意事项 对表执行clean操作时需要表的owner才可以执行。 如果需要修改clean默认的参数
默认即可。 所属队列：选择步骤1：创建队列中创建的队列。 Flink版本：选择1.12。 保存作业日志：勾选。 OBS桶：选择保存作业日志的OBS桶，根据提示进行OBS桶权限授权。 开启Checkpoint：勾选。 Flink作业编辑框中输入具体的作业SQL，本示例作业参考如下。
结果表中的功能。 dli-spark-demo：开发Spark作业时的样例代码参考。具体如下： “dli-spark-demo-obs”读取和写入OBS数据。 “dli-spark-demo-redis”读取和写入Redis数据。 dli-pyspark-demo：使用Pytho
OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“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。 语法格式 create table hudiSource ( attr_name attr_type
re.jks文件需要先放到OBS桶中，然后填入ak和sk以及jks文件的具体位置。最后在“es.net.ssl.keystore.pass”填入进入文件的密钥。 .option("es.net.ssl.truststore.location", "obs://桶名/path/truststore
tablelocation Hudi表的存储路径 示例 run archivelog on h1; run archivelog on "obs://bucket/path/h1"; 注意事项 首先需要执行clean命令，在clean命令清理了历史的数据文件后，Timeline上与
parquet options(path=’obs://bucket/path/parquet_dataset/*.parquet’); # CTAS创建hudi表 create table hudi_tbl using hudi location 'obs://bucket/path/hudi_tbl/'
再开发不同的作业访问数据源以实现DLI跨源分析。 本节操作介绍DLI支持的数据源对应的开发方式。 使用须知 Flink作业访问DIS，OBS和SMN数据源，无需创建跨源连接，可以直接访问。 推荐使用增强型跨源连接打通DLI与数据源之间的网络。 跨源分析开发方式 表1提供DLI支持的数据源对应的开发方式。
<scope>provided</scope> </dependency> 使用方式 将写好的自定义函数打成JAR包，并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击数据管理>“程序包管理”，然后单击创建，并使用OBS中的jar包创建相应的程序包。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击作业管理>“Flin
参数名称 是否必选 参数类型 说明 jobs 是 Array of Objects 作业信息列表。具体请参考表3。 msg_confirm_topic 否 String 消息确认topic。 message_id 是 String 消息id。 表3 jobs参数说明 参数名称 是否必选 参数类型
" partitioned by(start_year, class)\n" + " location 'obs://bucket_name/path/deltaTest1012'"; spark.sql(sql_create); String
BUCKETS] ] [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] [LOCATION 'obs_path'] [TBLPROPERTIES (orc_table_property = value [, ...] ) ] ③ CREATE
库，随后点击右上角的执行按钮，提交作业。 注意：由DLI提供元数据服务时，暂不支持创建Hudi内表，即必须配置 LOCATION 指向 OBS 路径。 CREATE TABLE hudi_table (id int, comb long, name string, dt date)
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