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sql.shuffle.partitions=10 图5 SuperSet参数配置示例 在DLI的SQL编辑器的执行效果：Set参数会修改为注释提交到DLI侧执行。 图6 在DLI的SQL编辑器查看配置的参数 父主题： 使用BI工具连接DLI分析数据
'd4', 'e1'); 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。该作业脚本将Kafka为数据源，JDBC作为维表，数据写入到Kafka结果表。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1
集群创建好以后不支持修改规格，如果需要使用更高规格，需要重新创建。 更多CDM集群参数配置说明请参考创建集群。 确认无误后单击“立即购买”进入规格确认界面。 单击“提交”，系统开始自动创建CDM集群，在“集群管理”界面可查看创建进度。 步骤2：创建数据源与CDM的数据连接 本例以MySQL数据源为例，介绍
测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource sql作业，选择flink版本为1.15，并提交运行，其代码如下： CREATE TABLE kafkaSource ( id bigint, name string, description
sql.shuffle.partitions=10 图6 Tableau参数配置示例 在DLI的SQL编辑器的执行效果：Set参数会修改为注释提交到DLI侧执行。 图7 在DLI的SQL编辑器查看配置的参数 父主题： 使用BI工具连接DLI分析数据
sql.shuffle.partitions=10 图6 FineBI参数配置示例 在DLI的SQL编辑器的执行效果：Set参数会修改为注释提交到DLI侧执行。 图7 在DLI的SQL编辑器查看配置的参数 父主题： 使用BI工具连接DLI分析数据
队列供用户体验，资源的大小按需分配。运行作业时按照用户每个作业的数据扫描量（单位为“GB”）收取计算费用。 SQL类型队列：SQL队列支持提交Spark SQL作业。 通用队列：支持Spark程序、Flink SQL、Flink Jar作业。 不支持队列类型切换，如需使用其他队列类型，请重新购买新的队列。
latest-offset：从最末尾偏移量开始。 group-offsets（默认值）：从 Zookeeper/Kafka 中某个指定的消费组已提交的偏移量开始。 timestamp：从用户为每个 partition 指定的时间戳开始，时间戳通过scan.startup.timestamp-millis指定。
成功，否则表示未成功。 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业脚本，提交运行作业。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的
SQL语法请参考HetuEngine SQL语法参考。 使用须知 该功能为白名单功能，如需使用，请在管理控制台右上角，选择“工单 > 新建工单”，提交申请。 DLI对接LakeFormation功能的使用依赖于“湖仓构建”服务的上线状态，如需了解“湖仓构建”服务的上线范围请参考全球产品和服务。
'detail:region_name', 'e1' 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业脚本，并提交运行。该作业脚本将Kafka作为数据源，HBase作为维表，将数据写入到Kafka作为结果表中。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1
} } } 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。 如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE kafkaSource ( order_id string
'detail:region_name', 'e1' 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业脚本，并提交运行。该作业脚本将Kafka作为数据源，HBase作为维表，将数据写入到Kafka作为结果表中。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1
VARCHAR); 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。该作业脚本将Kafka作业数据源，将DWS作为结果表。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1
MySQL实例的子网网段有重合，否则后续创建跨源连接会失败。 其他参数根据需要选择和配置。 参数配置完成后，单击“立即购买”，确认配置信息无误后，单击“提交”完成队列创建。 步骤2：创建Kafka的Topic 在Kafka管理控制台，选择“Kafka专享版”，单击对应的Kafka名称，进入到Kafka的基本信息页面。
MySQL实例的子网网段有重合，否则后续创建跨源连接会失败。 其他参数根据需要选择和配置。 参数配置完成后，单击“立即购买”，确认配置信息无误后，单击“提交”完成队列创建。 步骤2：创建Kafka的Topic 在Kafka管理控制台，选择“Kafka专享版”，单击对应的Kafka名称，进入到Kafka的基本信息页面。
删除指定字段。传入要删除的字段，返回不包含此字段的DataFrame对象，并且每次只能删除一个字段，示例如下： 1 jdbcDF.drop("id").show() 提交作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。
DELETE /v1.0/{project_id}/queues/{queue_name} dli:queue:dropQueue √ √ 提交作业 POST /v1.0/{project_id}/jobs/submit-job dli:queue:submitJob √ × 取消作业
=> 'detail'} 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业脚本，并提交运行。该作业脚本将Kafka作为数据源，HBase作为结果表（Rowkey为order_id，列簇名为detail） 注意：创建作业时，在
region_name e1 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业脚本，提交运行作业。该作业脚本将Kafka为数据源，Redis作为维表，数据写入到Kafka结果表中。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1
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