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示例4：创建OBS非分区表，并自定义列字段数据类型 示例说明：创建名为table2的OBS非分区表，您可以根据业务需求自定义列字段的原生数据类型： 与文字字符有关可以使用STRING、CHAR或者VARCHAR。 与时间有关的可以使用TIMESTAMP、DATE。 与整数有关的可以使用INT
选择“增强型跨源”，单击“创建”。 配置增强型跨源连接信息，详细参数介绍请参见表2。 表2 参数说明 参数 参数说明 连接名称 所创建的跨源连接名称。 名称只能包含数字、英文字母、下划线。不能为空。 输入长度不能超过64个字符。 弹性资源池 可选参数，用于绑定使用跨源连接的弹性资源池或队列。 仅包周期和按需计费模式的专属队列支持绑定弹性资源池。
parquet.utc-timezone 否 false Boolean 使用 UTC 时区或本地时区在纪元时间和 LocalDateTime 之间进行转换。Hive 0.x/1.x/2.x 使用本地时区，但 Hive 3.x 使用 UTC 时区。 数据类型映射 目前，Parquet 格式类型映射与
Flink OpenSource SQL 1.15版本使用说明 如果您的作业是从Flink1.12版本切换至Flink 1.15，在使用Flink OpenSource SQL 1.15时请注意以下使用说明。 Flink SQL采用SQL Client 提交方式，相比Flink1
包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数
示例 下面的示例展示了一个经典的业务流水线，维度表来自 Hive，每天通过批处理流水线作业或 Flink 作业更新一次，kafka流来自实时在线业务数据或日志，需要与维度表连接以扩充流。 使用spark sql 创建 hive obs 外表，并插入数据。 CREATE TABLE if
DLI Flink作业专为实时数据流处理设计，适用于低时延、需要快速响应的场景，支持与多种云服务跨源连通，形成丰富的流生态圈。适用于实时监控、在线分析等场景。 · Flink OpenSource作业：DLI提供了标准的连接器（connectors）和丰富的API，便于快速与其他数据系统的集成。
据库和表数据，则可以通过以下命令获取Hive的数据库和表信息。 在Hive客户端执行如下命令获取数据库信息 show databases 切换到需要迁移的Hive数据库 use Hive数据库名 显示当前数据库下所有的表信息 show tables 查询Hive表的建表语句 show
包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 推荐使用DWS服务自研的DWS Connector。
将 nullable 的类型映射到 Avro union(something, null)，其中 something 是从 Flink 类型转换的 Avro 类型。 表2 数据类型映射 Flink SQL类型 Avro类型 Avro逻辑类型 CHAR / VARCHAR / STRING
e的互操作性，并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考：Apache Flink Hive 方言 功能描述 Flink目前支持两种SQL 方言: default 和 hive。您需要先切换到Hive 方言，然后才能使用Hive语法编写。下面介绍如何使用SQL设置方言。
Flink 1.15版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.15版本所做的变更说明。 更多Flink 1.15版本说明请参考Release Notes - Flink Jar 1.15、Flink OpenSource SQL1
示例4：创建DLI非分区表，并自定义列字段数据类型 示例说明：创建名为table2的DLI非分区表，您可以根据业务需求自定义列子段的原生数据类型： 与文字字符有关可以使用STRING、CHAR或者VARCHAR。 与时间有关的可以使用TIMESTAMP、DATE。 与整数有关的可以使用INT
将 nullable 的类型映射到 Avro union(something, null)，其中 something 是从 Flink 类型转换的 Avro 类型。 表2 数据类型映射 Flink SQL类型 Avro类型 Avro逻辑类型 CHAR / VARCHAR / STRING
Spark 3.1.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.1.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.1.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.1.1版本发布时间 版本名称 发布时间
Flink 1.12版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.12版本所做的变更说明。 更多Flink 1.12版本说明请参考Release Notes - Flink 1.12。 Flink 1.12版本发布时间 版本名称 发布时间
Bytes进行字节数组和Flink数据类型转换。 Flink的HBase连接器将所有数据类型（除字符串外）null值编码成空字节。对于字符串类型，null值的字面值由null-string-literal选项值决定。 表2 数据类型映射表 Flink数据类型 HBase转换 CHAR/VARCHAR/STRING
Bytes进行字节数组和Flink数据类型转换。 Flink的HBase连接器将所有数据类型（除字符串外）null值编码成空字节。对于字符串类型，null值的字面值由null-string-literal选项值决定。 表2 数据类型映射表 Flink数据类型 HBase转换 CHAR/VARCHAR/STRING
Spark 2.4.5版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 2.4.5版本所做的变更说明。 更多Spark 2.4.5版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 2.4.5版本发布时间 版本名称 发布时间
运行Spark作业报java.lang.AbstractMethodError Spark 2.3对内部接口Logging做了行为变更，如果用户代码里直接继承了该Logging，且编译时使用的是低版本的Spark，那么应用程序在Spark 2.3的环境中运行将会报java.lang
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