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约束与限制 您能创建的资源的数量与配额有关系，如果您想查看服务配额、扩大配额，具体请参见《如何申请扩大配额》。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： API使用前必读
读取相应的数据。 前提条件 要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 语法格式 create table jbdcSource
创建该作业前，需要建立DLI和Redis的增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 注意事项 创建Flink OpenSource
DLI将Flink作业的输出数据输出到关系型数据库中。 前提条件 要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 语法格式 1 2 3 4 5
读取相应的数据。 前提条件 要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink跨源开发场景中直接配置跨源
取新文件。 前提条件 该场景作业需要建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 注意事项 创建Flink OpenSource
过调大内存占比解决。 建议 通过增加并发数提升Compaction性能。 CPU和内存比例配置合理会保证Compaction作业是稳定的，实现单个Compaction task的稳定运行。但是Compaction整体的运行时长取决于本次Compaction处理文件数以及分配的cp
WS）里创建了DWS集群。如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与DWS集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考
源表、维表、结果表 前提条件 要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 注意事项 JDBC结果表如果定义了主
ROLLUP 功能描述 ROLLUP生成聚合行、超聚合行和总计行。可以实现从右到左递减多级的统计，显示统计某一层次结构的聚合。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY col_name_list
apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog") 3. 编写代码（可通过sql或者api两种方式实现）。 1） sql开发示例如下，具体sql语法参考“Delta Sql语法参考”。 public static void main( String[]
CLUSTER BY 功能描述 按字段实现表的分桶及桶内排序。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference CLUSTER BY col_name [,col_name ,...]; 关键字 CLUSTER BY：
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与Kafka集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink跨源开发场景中直接配置跨源
Forbidden 解决方案 Spark程序访问OBS数据时，需要通过配置AK、SK的访问进行访问。 具体访问方式可以参考：通用队列操作OBS表如何设置AK/SK。 父主题： Spark作业运维类
SORT BY 功能描述 按字段实现表的局部排序。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference SORT BY col_name [ASC | DESC] [,col_name [ASC | DESC],..
DISTRIBUTE BY 功能描述 按字段实现表的分桶。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference DISTRIBUTE BY col_name [,col_name ,...]; 关键字 DISTRIBUTE
在DLI使用Hudi提交Spark Jar作业 提交Spark jar作业的场景需要手动配置由LakeFormation提供元数据服务的Hudi锁实现类，请参照 Hudi锁配置说明。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Spark作业”，进入到Spark作业的界面。 提交Hudi相关的Spark
Data masking函数 数据脱敏(Data masking) 指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。 mask_first_n(string str[, int n]) →varchar 描述：返回str的屏蔽版本，前n个值被屏蔽。大写字母
Flink 提供了一套与表连接器（table connector）一起使用的表格式（table format）。 表格式是一种存储格式，定义了如何把二进制数据映射到表的列上。 表1 Flink支持格式 Formats 支持的Connectors CSV Kafka, Upsert Kafka
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，用户可以利用Flink的生态系统来实现高级的流处理逻辑和状态管理。 创建Flink Jar作业请参考创建Flink
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