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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
“EXTERNAL”：OBS表。 “VIEW”：VIEW视图。 data_type 否 String 数据类型，包括“csv”，“parquet”，“orc”，“json”和“avro”。 data_location 否 String 数据存储的路径，为OBS路径。 storage_properties
hudi options(primaryKey = 'id', preCombineField = 'comb') LOCATION 'obs://bucket/path/h0'; create table s0(id int, comb int, name string, price
OPTIONS('BADRECORDSPATH'='obs://bucket/path') 配置该选项后，MODE不可配，固定为"DROPMALFORMED"，即将能够成功转换的记录导入到目标表，而将转换失败的记录存储到指定错误记录存储目录。 注意事项 导入OBS表时，创建OBS表时指定的路径必须是文件夹，若建表路径是文件将导致导入数据失败。
totalprice double, orderdate date ) WITH (format = 'ORC', location='obs://bucket/user',orc_compress='ZLIB',external=true, "auto.purge"=false);
re.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.ssl.truststore.location", "obs://桶名/path/truststore
"last_access_time": 1579520179000, "locations": [ "obs://test/partition" ] }, {
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
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。 语法格式 create table hudiSource ( attr_name attr_type
sparkSession.conf.set("fs.obs.access.key", ak) sparkSession.conf.set("fs.obs.secret.key", sk) sparkSession.conf.set("fs.obs.endpoint", enpoint) sparkSession
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
<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
BUCKETS] ] [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] [LOCATION 'obs_path'] [TBLPROPERTIES (orc_table_property = value [, ...] ) ] ③ CREATE
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。 若需要获取key的值，则可以通过在Flink中设置主键获取，主键字段即对应Redis的key。 若定义主键，则
默认即可。 所属队列：选择步骤1：创建队列中创建的队列。 Flink版本：选择1.12。 保存作业日志：勾选。 OBS桶：选择保存作业日志的OBS桶，根据提示进行OBS桶权限授权。 开启Checkpoint：勾选。 Flink作业编辑框中输入具体的作业SQL，本示例作业参考如下。
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。
" 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
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