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单击“保存”完成CSS数据源配置。 配置目的端DLI的数据源连接。 登录CDM控制台，选择“集群管理”，选择已创建的CDM集群，在操作列选择“作业管理”。 在作业管理界面，选择“连接管理”，单击“新建连接”，连接器类型选择“数据湖探索（DLI）”，单击“下一步”。 图3 创建DLI数据源连接 配置目的端DLI数
MySQL数据源 创建目的端DLI数据源的连接。 登录CDM控制台，选择“集群管理”，选择已创建的CDM集群，在操作列选择“作业管理”。 在作业管理界面，选择“连接管理”，单击“新建连接”，连接器类型选择“数据湖探索（DLI）”，单击“下一步”。 图3 创建DLI数据源连接 配置目的端DLI数
MySQL数据源 创建目的端DLI数据源的连接。 登录CDM控制台，选择“集群管理”，选择已创建的CDM集群，在操作列选择“作业管理”。 在作业管理界面，选择“连接管理”，单击“新建连接”，连接器类型选择“数据湖探索（DLI）”，单击“下一步”。 图3 创建DLI数据源连接 配置目的端DLI数
Hive数据源配置。 配置目的端DLI的数据源连接。 登录CDM控制台，选择“集群管理”，选择已创建的CDM集群，在操作列选择“作业管理”。 在作业管理界面，选择“连接管理”，单击“新建连接”，连接器类型选择“数据湖探索（DLI）”，单击“下一步”。 图5 创建DLI数据源连接 配置目的端DLI数
创建目的端DLI数据源的连接。 登录CDM控制台，选择“集群管理”，选择已创建的CDM集群，在操作列选择“作业管理”。 在作业管理界面，选择“连接管理”，单击“新建连接”，连接器类型选择“数据湖探索（DLI）”，单击“下一步”。 图3 创建DLI数据源连接 配置目的端DLI数
Kafka数据源配置。 配置目的端DLI的数据源连接。 登录CDM控制台，选择“集群管理”，选择已创建的CDM集群，在操作列选择“作业管理”。 在作业管理界面，选择“连接管理”，单击“新建连接”，连接器类型选择“数据湖探索（DLI）”，单击“下一步”。 图4 创建DLI数据源连接 配置目的端DLI数
Kafka数据源配置。 配置目的端DLI的数据源连接。 登录CDM控制台，选择“集群管理”，选择已创建的CDM集群，在操作列选择“作业管理”。 在作业管理界面，选择“连接管理”，单击“新建连接”，连接器类型选择“数据湖探索（DLI）”，单击“下一步”。 图4 创建DLI数据源连接 配置目的端DLI数
创建目的端DLI数据源的连接。 登录CDM控制台，选择“集群管理”，选择已创建的CDM集群，在操作列选择“作业管理”。 在作业管理界面，选择“连接管理”，单击“新建连接”，连接器类型选择“数据湖探索（DLI）”，单击“下一步”。 图3 创建DLI数据源连接 配置目的端DLI数
Hive数据源配置。 配置目的端DLI的数据源连接。 登录CDM控制台，选择“集群管理”，选择已创建的CDM集群，在操作列选择“作业管理”。 在作业管理界面，选择“连接管理”，单击“新建连接”，连接器类型选择“数据湖探索（DLI）”，单击“下一步”。 图5 创建DLI数据源连接 配置目的端DLI数
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。 数据类型的使用，请参考Format章节。 Hive 方言支持的 DDL 语句，Flink 1.15 当前仅支持使用Hive语法创建OBS表和使用hive语法的DLI Lakehouse表。 使用Hive语法创建OBS表 defalut方言：
p'时需配置。 connector.properties.* 否 配置kafka任意原生属性。 示例 从Kafka中读取编码格式为csv，对象为kafkaSource的表。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 create table
p'时需配置。 connector.properties.* 否 配置kafka任意原生属性。 示例 从Kafka中读取编码格式为csv，对象为kafkaSource的表。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 create table
> 库表管理”。 单击对应的数据库名称，进入到表管理界面。在对应表的“操作”列，单击“权限管理”，进入到表权限管理界面。 单击“授权”，授权对象选择“用户授权”，用户名选择需要授权的用户名，勾选对应需要操作的权限。如“查询表”、“插入”等根据需要勾选。 单击“确定”完成权限授权。
type = "obs", encode = "csv", region = "xxx" , field_delimiter = ",", row_delimiter = "\n", obs_dir = "bucket/car_infos"
SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。 您可以使用本文档提供API对数据湖探索进行相关操作，包括队列、SQL作业、Flink
type = "obs", encode = "csv", region = "xxx" , field_delimiter = ",", row_delimiter = "\n", obs_dir = "bucket/car_infos"
当前DLI支持Processing Time和Event Time两种时间模型，具体使用语法可以参考配置时间模型。 示例 从Kafka读取对象为test的topic。数据编码格式为json且不含嵌套，例如：{"attr1": "lilei", "attr2": 18}。 1 2 3
当前DLI支持Processing Time和Event Time两种时间模型，具体使用语法可以参考配置时间模型。 示例 从Kafka读取对象为test的topic。数据编码格式为json且不含嵌套，例如：{"attr1": "lilei", "attr2": 18}。 1 2 3
具体内容请参见《数据湖探索开发指南》。 存算分离 用户将数据存储到OBS后，DLI可以直接和OBS对接进行数据分析。存算分离的架构下，使得存储资源和计算资源可以分开申请和计费，降低了成本并提高了资源利用率。 存算分离场景下，DLI支持OBS在创建桶时数据冗余策略选择单AZ或者多AZ存储，两种存储策略区别如下：
Kafka，开源Kafka，文件系统，OBS，RDS，SMN 表1 数据格式和支持的输入输出流 数据格式 支持的输入流 支持的输出流 Avro - OBS输出流 Avro_merge - OBS输出流 BLOB DIS输入流 MRS Kafka输入流 开源Kafka输入流 - CSV DIS输入流 OBS输入流
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