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conf 修改DLI Livy工具配置文件 上传指定的DLI Livy工具jar资源包到OBS桶路径下。 登录OBS控制台，在指定的OBS桶下创建一个存放Livy工具jar包的资源目录。例如：“obs://bucket/livy/jars/”。 进入3.a中DLI Livy工具所在E
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“1.12”，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。 数据类型的使用，请参考Format章节。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 create table dataGenSource(
持续大量新增数据的维度表 方法一：预留桶数，如使用非分区表则需通过预估较长一段时间内的数据增量来预先增加桶数，缺点是随着数据的增长，文件依然会持续膨胀； 方法二：大粒度分区（推荐），如果使用分区表则需要根据数据增长情况来计算，例如使用年分区，这种方式相对麻烦些但是多年后表无需重新导入。 方法三：数据
location:obs://bucket/user/hive/warehouse/show_schema.db/show_table1 InputFormat:org
提供的跨源认证。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 注意事项 创建Flink 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“1.12”，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。 如果JDB
“安全组”章节。 Flink跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 MySQL已开启了Binlog，并且binlog_row_image设置为FULL。 已创建MySQL用户，并授予了SELECT、
OPTIONS：导出时的属性列表，为可选项。 参数 表1 INSERT OVERWRITE DIRECTORY参数描述 参数 描述 path 要将查询结果写入的OBS路径。 file_format 写入的文件格式，支持按CSV、Parquet、ORC、JSON、Avro格式。 file_format为c
shuffle.partitions参数提高并行度 用户可在JDBC中通过set方式设置dli.sql.shuffle.partitions参数。具体方法如下： Statement st = conn.stamte() st.execute("set spark.sql.shuffle.partitions=20")
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。 regex_expression 数据库下的表名称。 注意事项 无。 示例 参考创建OBS表或者创建DLI表中的示例描述创建对应的表。 查看当前所在数据库中的所有表与视图。 1 SHOW TABLES; 查看testdb数据库下所有以test开头的表。
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：
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
改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。 详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 签名SDK只提供签名功能，与服务提供的SDK不同，使用时请注意。 父主题： 如何调用API
Executor获取文件路径的时候，仍然需要使用SparkFiles.get(“filename”)的方式获取。 SparkFiles.get()方法需要spark初始化以后才能调用。 图1 添加其他依赖文件 代码段如下所示 package main.java import org.apache
property_name = expression [, ...] ) ]② [[STORED AS file_format]① [LOCATION 'obs_path']① [TBLPROPERTIES (orc_table_property = value [, ...] ) ] ]① AS
=> 'obs://bucket/path/hudi_mor/dt=2021-08-28/.*?log.*?'); call show_logfile_records(table => 'hudi_mor', log_file_path_pattern => 'obs://bu
job_ids.add(jobId); job_ids.add(jobId2); GetFlinkJobsMetricsBody body = new GetFlinkJobsMetricsBody(); body.jobIds(job_ids); QueryF
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：
Key)或Token两种认证方式初始化客户端，具体操作请参考初始化DLI客户端 Java SDK列表 表1 Java SDK列表 类型 说明 OBS授权 介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java SDK使用说明。 队列相关 介绍创建队列、获取默认队列、查询所有队列、删除队列的Java SDK使用说明。
"user_name":"Alice","area_id":"330106"} 用户可按下述操作查看输出结果: 方法一："更多" -> "FlinkUI" -> "Task Managers" -> "Stdout"。 方法二：若在提交运行作业前选择了保存日志，则可以从日志的taskmanager.out文件中查看。
schema) // 步骤3：配置写入的表名和OBS路径 val databaseName = "default" val tableName = "hudi_table" val basePath = "obs://bucket/path/hudi_table"
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