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为了方便用户更好地使用DLI，DLI服务提供了供作业开发的Demo样例，您可以通过DLI样例代码获取。 该样例代码的目录内容介绍如下： dli-flink-demo：开发Flink作业时的样例代码参考。例如，样例代码实现读取Kafka源表数据写入到HDFS、DWS、Hive等结果表中的功能。 dli-spark
该示例是从kafka的一个topic中读取数据，并使用kafka sink将数据写入到kafka的另一个topic中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性
此处设置keystore.jks文件的位置以及进入这个文件的密钥。在准备工作中生成的keystore.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
使用CREATE TABLE创建一个具有指定列的、新的空表。使用CREATE TABLE AS创建带数据的表。 使用可选参数IF NOT EXISTS，如果表已经存在则不会报错。 WITH子句可用于在新创建的表或单列上设置属性，如表的存储位置（location）、是不是外表（external）等。
使用Temporal join关联维表的最新分区 功能描述 对于随时间变化的分区表，我们可以将其读取为无界流，如果每个分区包含某个版本的完整数据，则该分区可以被视为时间表的一个版本，时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区（版本）。 最新分区（版本）由
步骤4：创建增强型跨源连接 创建DLI连接Kafka的增强型跨源连接 在Kafka管理控制台，选择“Kafka专享版”，单击对应的Kafka名称，进入到Kafka的基本信息页面。 在“连接信息”中获取该Kafka的“内网连接地址”，在“基本信息”的“网络”中获取获取该实例的“虚拟私有云”和“子网”信息，方便后续操作步骤使用。
REVOKE_PRIVILEGE 队列权限的回收 SHOW_PRIVILEGES 查看其他用户具备的队列权限 database的格式为：databases.db_name database支持的Privilege权限类型可参见数据权限列表。 table的格式为：databases.db_name
OBS授权给DLI服务 功能介绍 用户主动授权OBS桶的操作权限给DLI服务，用于保存用户作业的checkpoint、作业的运行日志等。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1.0/{project
为新的“通用队列”。 重新购买“通用队列”。 将在旧的“Spark队列”中的作业迁移到新的“通用型队列”中，即在提交Spark作业时指定新的队列。 释放旧的“Spark队列”，即删除或退订队列。 父主题： DLI弹性资源池和队列类
包冲突，导致作业提交失败 问题描述 用户Flink程序的依赖包与DLI Flink平台的内置依赖包冲突，导致提交失败。 解决方案 首先您需要排除是否有冲突的Jar包。 含DLI Flink提供了一系列预装在DLI服务中的依赖包，用于支持各种数据处理和分析任务。 如果您上传的Jar包中包含DLI Flin
计算给定A的正弦值。 COS(A) 所有数字类型 计算给定A的余弦值。 TAN(A) 所有数字类型 计算给定A的正切值。 COT(A) 所有数字类型 计算给定A的余切值。 ASIN(A) 所有数字类型 计算给定A的反正弦值。 ACOS(A) 所有数字类型 计算给定A的反余弦值。 ATAN(A)
这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效，对于无效的UTF-8数据，函数可能会返回错误的结果。可以使用from_utf8来更正无效的UTF-8数据。 此外，这些函数对Unicode代码点进行运算，而不是对用户可见的字符（或字形群集
业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 所有 HBase 表的列簇必须定义为ROW类型，字段名对应列簇名（column family），嵌套的字段名对应列限定符名（column qualifier）。用户只需在表结构中声明查询中使用的的列簇和列限定符。除了 ROW 类型的列，剩
SQL使用DEW管理访问凭据 所有 HBase 表的列簇必须定义为ROW类型，字段名对应列簇名（column family），嵌套的字段名对应列限定符名（column qualifier）。用户只需在表结构中声明查询中使用的的列簇和列限定符。除了 ROW 类型的列，剩下的原子数据类型字段（比如，STRING
该非主键字段需要为map类型，同时该字段map的value需要为double类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。
使用ogg-json读取kafka中的ogg记录，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Python程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析
登录到DIS管理控制台，在左侧菜单栏选择“通道管理”。检查Flink作业SQL语句中的DIS通道是否存在。 如果Flink作业中的DIS通道还未创建，请参见《数据接入服务用户指南》中“开通DIS通道”章节。 确保创建的DIS通道和Flink作业处于统一区域。 如果DIS通道已创建，则检查确保
该字段对应的值作为redis的hash数据类型的value。而当使用map时，会将flink中该字段值的key作为redis的hash数据类型的field，该字段值的value作为redis hash数据类型的value。其具体示例如下： 对于fields： 创建的Flink作业运行脚本如下：
IS DISTINCT FROM和IS NOT DISTINCT FROM 特有用法。在HetuEngine的SQL中，NULL代表未知值，所有与NULL有关的比较，产生的结果也是NULL。IS DISTINCT FROM和IS NOT DISTINCT FROM可以把null值
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