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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：
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。
式的文件数据导入。 MAP数据类型建表必须指定schema，且不支持date、short、timestamp数据类型。 对于JSON格式OBS表，MAP的键类型只支持STRING类型。 由于MAP类型的键不能为NULL，MAP键不支持对插入数据进行可能出现NULL值类型之间的隐式
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
totalprice double, orderdate date ) WITH (format = 'ORC', location='obs://bucket/user',orc_compress='ZLIB',external=true, "auto.purge"=false);
"last_access_time": 1579520179000, "locations": [ "obs://test/partition" ] }, {
结果表中的功能。 dli-spark-demo：开发Spark作业时的样例代码参考。具体如下： “dli-spark-demo-obs”读取和写入OBS数据。 “dli-spark-demo-redis”读取和写入Redis数据。 dli-pyspark-demo：使用Pytho
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
DLI Flink Jar 示例1：委托方式对接Lakeformation 开发Flink jar程序，编译并上传jar包到obs，本例上传到obs://obs-test/dlitest/目录 示例代码如下： 本例通过DataGen表产生随机数据并输出到Print结果表中。 其他connector类型可参考Flink
否 String 委托版本信息。 current_roles 否 Array of Strings 角色。目前只支持： obs_adm：DLI获得访问和使用OBS的委托权限。 dis_adm：访问和使用DIS数据源，需要获得访问和使用DIS（数据接入服务）DIS Administrator权限。
= 'obs://xx/krb5.conf', 'properties.connector.kerberos.keytab' = 'obs://xx/user.keytab', 'properties.ssl.truststore.location' = 'obs://xx/truststore
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
单击“执行”。 SQL作业编辑窗口下方“查看结果”页签查看查询结果。 本示例使用系统预置的“default”队列和数据库进行演示，也可以在自建的队列和数据库下执行。 创建队列请参考创建队列。创建数据库请参考创建数据库。 后续指引 完成TPC-H样例模板开发并提交SQL作业操作后，
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
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。
<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
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
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
BUCKETS] ] [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] [LOCATION 'obs_path'] [TBLPROPERTIES (orc_table_property = value [, ...] ) ] ③ CREATE
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