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跨源分析 当DLI有访问外部数据源的业务需求时，首先需要通过建立增强型跨源连接，打通DLI与数据源之间的网络，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。
kind：资源包类型，当前支持的包类型分别为： jar：用户jar文件 pyfile：用户Python文件 file：用户文件 modelfile：用户AI模型文件 obs_jar_paths：对应资源包的OBS路径，参数构成为：{bucketName}.{obs域名}/{jarPath}/{jarName}。
tableIdentifier 在其中执行MergeInto操作的Hudi表的名称。 target_alias 目标表的别名。 sub_query 子查询。 source_alias 源表或源表达式的别名。 merge_condition 将源表或表达式和目标表关联起来的条件 condition 过滤条件，可选。
0002: FileNotFoundException: getFileStatus on obs://xxx: status [404] 解决方案 请排查在同一时间点是否还有另外作业对当前报错作业操作的表信息有删除操作。 DLI不允许同时有多个作业在同一时间点对相同表进行读写操作，否则会造成作业冲突，导致作业运行失败。
（不使用Catalog的场景）： 这里的sink表通过创建临时表指向Hudi表路径来写入数据，同时在表参数中配置hive_sync相关参数，实时同步元数据至由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。 --
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：
Flink Jar 作业使用固定AKSK访问OBS、Flink Jar 获取委托的临时AKSK、Flink SQL UDF 获取委托的临时AKSK场景。请参考Flink作业委托场景开发指导。 Flink 1.15 Jar 读取用户自定义配置文件的方式相比Flink 1.12存在差异。详细操作说明请参考使用Flink
DLI允许用户提交编译为Jar包的Flink作业，提供了更高的灵活性和自定义能力，适合需要进行复杂数据处理的场景。 当社区版Flink提供的Connector不能满足特定需求时，用户可以通过Jar作业来实现自定义的Connector或数据处理逻辑。 适合需要实现UDF（用户定义函数）或特定库集成的场景，用
可以选择配置作业名称，便于识别和筛选。 配置”应用程序”，路径指向上一步上传至OBS的Spark jar包。 配置委托。选择提交DLI作业所需的委托。自定义委托请参考创建DLI自定义委托 。 配置”主类（--class）”，为上一步中所写的，包含需要执行的main函数的类的全名。 在”Spark参数（--conf）
登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。
返回x的以2为底的对数 select log2(4);-- 2.0 log10(x) → double 返回x的以10为底的对数 select log10(1000);-- 3.0 log(b, x) → double 返回x的以b为底的对数 select log(3,81); -- 4.0 mod(n
show_invalid_parquet(path => 'obs://path/hudi_table/dt=2021-08-28'); 注意事项 使用由DLI提供的元数据服务时，不支持本命令。 权限需求 由DLI提供的元数据服务 SQL权限： database table 无 SELECT 细粒
预览SQL作业查询结果 功能介绍 该API用于在执行SQL查询语句的作业完成后，查看该作业执行的结果。目前仅支持查看“QUERY”类型作业的执行结果。 该API只能查看前1000条的结果记录，且不支持分页查询。若要查看全部的结果记录，需要先导出查询结果再进行查看，详细请参见导出查询结果。
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： 1 2
这两种采样方法都不允许限制结果集返回的行数。 BERNOULLI 每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的比较）。结果中包含一行的概率与任何其他行无关。这不会减少从磁盘读取采样表所需的时间。
查找字符串str1在以逗号（,）分隔的字符串str2中的位置，从1开始计数。 get_json_object get_json_object(string <json>, string <path>) STRING 根据所给路径对json对象进行解析，当json对象非法时将返回NULL。 instr
Flink作业推荐配置指导 用户在创建Flink作业时，可以通过如下配置实现流应用的高可靠性能。 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。 图1 创建主题 图2 添加订阅 登录DLI控制台，创建Flink
SQL中的行，位置比名称更重要。 支持从BOOLEAN、TINYINT、SMALLINT、INTEGER、BIGINT、REAL、DOUBLE或VARCHAR进行转换。当数组的元素类型为支持的类型之一、Map的键类型是VARCHAR且Map的值类型是支持的类型之一或行的每个字段类
preCombineField 预合并键，相同主键的多条数据按该字段进行合并 按需 必须指定，相同主键的数据会按该字段合并，不能指定多个字段。 禁止建表时将hoodie.datasource.hive_sync.enable指定为false。 指定为false将导致新写入的分区无法同步到Hive Me
操作场景 本节操作介绍创建Flink作业时，配置流应用实现高可靠性能的操作方法。 操作步骤 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。 图1 创建主题 图2 添加订阅
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