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<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
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
BUCKETS] ] [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] [LOCATION 'obs_path'] [TBLPROPERTIES (orc_table_property = value [, ...] ) ] ③ CREATE
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。
否 Boolean 判断是否为管理用户，false表示不是管理用户，true表示是管理用户。 object 否 String 该用户有权限的对象： “databases.数据库名.tables.表名”，用户在当前表上的权限。 “databases.数据库名.tables.表名.columns
方法查询的数据都为DataFrame对象，可以直接进行查询单条记录等操作（在“通过DataFrame API访问数据源”中，提到将DataFrame数据注册为临时表）。 where where 方法中可传入包含and 和 or 的条件筛选表达式，返回过滤后的DataFrame对象，示例如下： 1 jdbcDF
" partitioned by(start_year, class)\n" + " location 'obs://bucket_name/path/deltaTest1012'"; spark.sql(sql_create); String
clinet.jks文件上传到OBS。 图3 下载SSL证书 在DLI控制台，打开“数据管理 > 程序包管理”，单击“创建”，创建clinet.jks对应的程序包。 主要参数的填写说明： 包类型：File OBS路径：clinet.jks所在的OBS路径。 分组名称：自定义分组或选择已有的分组名称。
property_name = expression [, ...] ) ]② [[STORED AS file_format]① [LOCATION 'obs_path']① [TBLPROPERTIES (orc_table_property = value [, ...] ) ] ]① AS
Livy工具，通过Livy工具提供的交互式会话能力调测Spark作业。 推荐使用使用Livy提交Spark Jar作业。 DLI 表(OBS表 / DLI 表 )数据支持删除某行数据吗？ DLI 表(OBS表 / DLI 表 )数据暂不支持删除某行数据。 父主题： SQL作业开发类
时同步元数据至由DLI提供的元数据服务。（具体参数详见Flink参数一节） 请将作业中sink表的path参数修改为希望保存hudi表的obs路径。 -- 临时表作为source，通过datagen mock数据 create table orderSource ( order_id
创建Flink自定义作业。 接口相关信息 URI格式：POST /v1.0/{project_id}/streaming/flink-jobs {project_id}信息请从获取项目ID获取。 请求参数说明详情，请参见创建数据库（废弃）。 请求示例 描述：在项目ID为48cc2
=> 'obs://bucket/path/hudi_mor/dt=2021-08-28/.*?log.*?'); call show_logfile_records(table => 'hudi_mor', log_file_path_pattern => 'obs://bu
SDK提供的接口函数进行二次开发。 Java、Python SDK功能矩阵请参见表1 表1 SDK功能矩阵 语言 功能 内容 Java 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。
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：
--指定分区， 支持多级分区 location 'obs://bucket/path/data_partition' --指定路径，使用DLI提供的元数据服务时只支持创建OBS表 options( type='mor',
方法查询的数据都为DataFrame对象，可以直接进行查询单条记录等操作（在“步骤4”中，提到将DataFrame数据注册为临时表）。 where where 方法中可传入包含and 和 or 的条件筛选表达式，返回过滤后的DataFrame对象，示例如下： 1 jdbcDF.where("id
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