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Java SDK概述 操作场景 DLI Java SDK 让您无需关心请求细节即可快速使用数据湖探索服务。本节操作介绍如何获取并使用Java SDK 。 使用须知 要使用DLI Java SDK 访问指定服务的 API ，您需要确认已在DLI控制台开通当前服务并完成服务授权。 Java
另外，用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有： 查询作业状态 查询作业详细信息 查询作业结果-方式一（废弃） 导出查询结果 查询所有作业 取消作业（废弃） 该API当响应消息中“job_type”为“DCL”时，为同步操作。 本章节介绍的API已过时，推荐使用提交SQL作业（推荐）介绍的API。
UNION | INTERSECT | EXCEPT UNION、INTERSECT和EXCEPT都是集合操作。都用来将多个SELECT语句的结果集合并成单个结果集。 UNION UNION将第一个查询的结果集中的所有行与第二个查询的结果集中的行合并。 query UNION [ALL
据秒级交互式查询，并支持跨源跨域统一访问，使能数据湖内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine对Hudi仅支持select操作，即支持SELECT语法来查询Hudi表中的数据。 HetuEngine暂不支持查询Hudi的增量视图。 详细语法说明请参考《HetuEngine
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。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭
从checkpoint恢复的常见场景 场景 是否支持恢复 说明 调整或者增加并行数 不支持 该操作修改了作业的并行数，即修改了作业的运行逻辑。 修改Flink SQL语句、Flink Jar作业等操作 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 例如原有的算法的语句是执行加减运算，当前需要恢复的
修改当前用户的权限 登录DLI管理控制台。 单击“跨源管理 > 跨源认证”。 选择要进行授权的跨源认证，单击操作列“权限管理”进入开源认证的用户权限信息页面。 单击操作列的“权限设置”，修改当前用户的权限。详细权限描述如表1所示。 当“权限设置”中的选项为灰色时，表示您不具备修
Delta Lake与Apache Spark API完全兼容，并且其设计能够与结构化流式处理紧密集成，可以轻松地将单个数据副本用于批处理和流式处理操作，并提供大规模增量处理。 DLI中Delta的使用限制 仅Spark 3.3.1（3.0.0）及以上版本支持Delta。 DLI支持的Delta版本是Delta
LOCATION 'obs://akc-bigdata/akdc.db' 如果指定路径为akdc.db时，进行insert overwrite操作时，会将akdc.db下的数据都清空。 父主题： SQL作业开发类
action:SPARK_APP_ACCESS_META) 解决方案 需要给执行作业的用户赋数据库的操作权限，具体操作参考如下： 在DLI管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 单击所选数据库“操作”栏中的“权限管理”，将显示该数据库对应的权限信息。 在数据库权限管理页面右上角单击“授权”。
json_string STRING 需要解析的JSON对象，使用字符串表示。 json_path STRING 解析JSON的路径表达式，使用字符串表示。 目前path支持如下表达式参考下表表3。 表3 json_path参数支持的表达式 表达式 说明 $ 根对象 [] 数组下标 * 数组通配符 .
json_string STRING 需要解析的JSON对象，使用字符串表示。 json_path STRING 解析JSON的路径表达式，使用字符串表示。 目前path支持如下表达式参考下表表3。 表3 json_path参数支持的表达式 表达式 说明 $ 根对象 [] 数组下标 * 数组通配符 .
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。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭
0以后的版本时，格式为：jdbc:gaussdb://${ip}:${port}/${dbName}。 connector.table 是 操作的表名。如果该DWS表在某schema下，则格式为：'schema\".\"具体表名'，具体可以参考示例说明。 connector.driver
和处理。 表1 DLI常用开发指南与最佳实践 场景 操作指导 描述 Spark SQL作业开发 使用Spark SQL作业分析OBS数据 介绍使用Spark SQL作业创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等操作。 Flink OpenSource SQL作业开发
jdbc连接地址，格式为：jdbc:postgresql://${ip}:${port}/${dbName} 。 connector.table 是 操作的表名。如果该DWS表在某schema下，则格式为：'schema\".\"具体表名'，具体可以参考示例说明。 connector.driver
概述 数据类型是数据的一个基本属性，用于区分不同类型的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同，能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在表中。表中的每一列都定义了数据类型，用户存储数据时，须遵从这些数据类型的属性，否则可能会出错。 DLI当前只支持原生数据类型。 父主题： 数据类型
低（取决于compaction策略） Hudi表使用约束与限制 Hudi支持使用Spark SQL操作Hudi的DDL/DML的语法。但在使用DLI提供的元数据提交SparkSQL作业时，部分直接操作OBS路径的SQL语法暂不支持，详细说明请参考DLI Hudi SQL语法参考。 不支持在
jar 作业 一直处于“提交中”？ Spark jar 作业 一直处于“提交中”可能是队列剩余的CU量不足导致作业无法提交。 查看队列的的剩余步骤如下： 查看队列CU使用量。 点击“云监控服务 > 云服务监控 > 数据探索湖 > 队列监控 > 队列CU使用量” 。 计算剩余CU量。 队列剩余CU量=队列CU量
已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化DLI客户端完成客户端DLIClient的初始化，参考队列相关完成队列创建等操作。 新建SQL作业 DLI提供新建Flink SQL作业的接口。您可以使用该接口新建Flink SQL作业并提交到DLI，示例代码如下：
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