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'orc'。 Orc 格式也支持来源于 Table properties 的表属性。 举个例子，您可以设置 orc.compress=SNAPPY 来允许spappy压缩。 数据类型映射 Orc 格式类型的映射和 Apache Hive 是兼容的。下面的表格列出了 Flink 类型的数据和 Orc
DLI Delta元数据 在DLI中提交Spark SQL作业开发Delta的SQL语法请参考Delta SQL语法参考。 在DLI中提交Spark Jar作业开发Delta请参考在DLI使用Delta提交Spark Jar作业。 DLI Delta元数据说明 创建Delta表时会在元数据仓创建表的相关元数据信息。
队列权限管理 管理员用户和队列的所有者拥有队列的所有操作权限，且根据业务需求对其他用户分配队列的操作权限，确保用户之间的作业互不影响，保障作业的执行性能。本节操作介绍队列权限管理的相关操作。 操作须知 管理员用户和队列的所有者拥有所有权限，不需要进行权限设置且其他用户无法修改其队列权限。
10:02:03', '0001', 'Alice', '330106'), ('202103251202020001', 'miniAppShop', '2021-03-25 12:02:02', '60.00', '60.00', '2021-03-25 12:03:00'
SQL作业使用咨询 DLI是否支持创建临时表？ 问题描述：临时表主要用于存储临时中间结果，当事务结束或者会话结束的时候，临时表的数据可以自动删除。例如MySQL中可以通过：“create temporary table ...” 语法来创建临时表，通过该表存储临时数据，结束事务或
使用HetuEngine on Hudi HetuEngine是高性能的交互式SQL分析及数据虚拟化引擎，它与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询，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
怎样查看DLI SQL日志？ 场景概述 日常运维时需要查看DLI SQL日志。 操作步骤 在DataArts Studio控制台获取DataArts Studio执行DLI作业的job id。 图1 查看日志 图2 查找job id 在DLI控制台，选择“作业管理”>“SQL作业”。
如何合并小文件 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 推荐使用临时表进行数据中转 自读自写在突发异常场景下存在数据丢失的风险 执行SQL： INSERT OVERWRITE TABLE tablename select
实时任务接入 实时作业一般由Flink Sql或Sparkstreaming来完成，流式实时任务通常配置同步生成compaction计划，异步执行计划。 Flink SQL作业中sink端Hudi表相关配置如下： create table hudi_sink_table ( //
离线Compaction配置 对于MOR表的实时业务，通常设置在写入中同步生成compaction计划，因此需要额外通过DataArts或者脚本调度SparkSQL去执行已经产生的compaction计划。 执行参数 set hoodie.compact.inline = true;
count函数如何进行聚合 使用count函数进行聚合的正确用法如下： SELECT http_method, count(http_method) FROM apigateway WHERE service_id = 'ecs' Group BY http_method
管理DLI全局变量 什么是全局变量 DLI支持在管理控制台设置全局变量，将作业开发过程中频繁使用的变量设置为全局变量，可以避免在编辑作业过程中重复定义，减少开发与维护成本。通过使用全局变量可以替换长难复杂变量，简化复杂参数，提升SQL语句可读性。 本节操作为您介绍如何创建全局变量。
SQL作业运行慢如何定位 作业运行慢可以通过以下步骤进行排查处理。 可能原因1：FullGC原因导致作业运行慢 判断当前作业运行慢是否是FullGC导致： 登录DLI控制台，单击“作业管理 > SQL作业”。 在SQL作业页面，在对应作业的“操作”列，单击“更多 > 归档日志”。
CREATE VIEW语句 语法定义 CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [{columnName [, columnName ]* }] [COMMENT view_comment] AS query_expression 功能描述
CREATE VIEW语句 语法定义 CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [{columnName [, columnName ]* }] [COMMENT view_comment] AS query_expression 功能描述
入门实践 我们整理了从队列网络连通、不同类型的作业分析、数据迁移场景的常用开发指南和最佳实践内容，帮助您更好的使用DLI进行大数据分析和处理。 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
Hudi表初始化 初始化导入存量数据通常由Spark作业来完成，由于初始化数据量通常较大，因此推荐使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量
JAVA_HOME=/usr/local/jdk-1.8.0_261 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin 执行以下命令应用环境变量。 source ~/.bashrc 执行命令java -version，检查是否安装成功，如下显示版本号信息说明java环境安装成功。
在DLI使用Hudi提交Flink SQL作业 本节操作介绍在DLI使用Hudi提交Flink SQL作业的操作步骤。 具体语法说明请参考Flink OpenSource SQL1.15语法概览。 进入DLI控制台，随后单击左侧菜单的“作业管理 > Flink作业”，进入Flink作业的界面。
如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 数据湖探索（DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 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Py
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