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mation文档。 示例 ALTER TABLE table1 RENAME TO table2 系统响应 通过运行SHOW TABLES查看新的表名。 父主题： Schema演进语法说明
12”，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。 创建HBase源表的列簇必须定义为ROW类型，字段名对应列簇名（column family），嵌套的字段名对应列限定符名（column qualifier）。 用户只需在表结构中声明查询中使用的的列簇和列限定符。除了ROW类型
SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，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。 PostgreSQL的版本不能低于PostgreSQL 11。 若Postgres表有update等操作，需要在PostgreSQL中执行下列语句。注意：test
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。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者
只能依次回滚最新的commit时间戳，可以通过SHOW_TIME_LINE命令检查最新的instant time。 系统响应 可以检查任务状态是否成功，查看任务结果，查看任务日志确认有无异常。 父主题： Hudi CALL COMMAND语法说明
price = price *2, name = 'a2' where id = 2; 系统响应 可以确认任务状态成功，运行QUERY语句查看表中数据已被更新。 父主题： Hudi DML语法说明
Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 在DLI环境，Hudi表的数据文件存储在OBS上，因此可以通过查看OBS文件检查。 如下，展示了Hudi 多级分区COW表存储结构的示意。 hudi_table ├── .hoodie // 元数据文件夹
into opentsdb_test values('aaa', 'abc', '2021-06-30 18:00:00', 30.0)") 查询数据 result = sparkSession.sql("SELECT * FROM opentsdb_test") 通过DataFrame
.mode(SaveMode.Overwrite) .save(basePath) // 步骤5：使用SQL的方式查询刚才写入的表 spark.sql(s"select id,name,update_time,create_time from ${databaseName}
ll应用程序在at-least-once模式处理，它可能向Kafka写入重复的改动消息，Flink将获得重复的消息。这可能会导致Flink查询得到错误的结果或意外的异常。因此，在这种情况下，建议将作业配置table.exec.source.cdc-events-duplicate
orc_compress='ZLIB',external=true, "auto.purge"=false); -- 通过DESC FORMATTED 语句，可以查看建表的详细信息 desc formatted orders ; Describe Formatted
生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册接口，使用了新的自定义函数类型推断机制，因此原先1.10 重载 getResultType 声明返回字段类型的方式将不再可用。继续使用会抛出如下异常：
什么是DLI分区表的列赋权？ 用户无法对分区表的分区列进行权限操作。 当用户对分区表的任意一列非分区列有权限，则默认对分区列有权限。 当查看用户在分区表上的权限的时候，不会显示对分区列有权限。 父主题： DLI权限管理类
创建作业提交任务前，建议先开通云审计服务，用于记录与DLI服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。云审计服务支持的DLI操作列表详见使用CTS审计DLI服务。 关于如何开通云审计服务以及如何查看追踪事件，请参考《云审计服务快速入门》。 创建Flink OpenSource SQL作业
Kafka的基本信息页面，“网络 > 安全组”参数下获取Kafka的安全组。 RDS 在RDS控制台“实例管理”页面，单击对应实例名称，查看“连接信息”，获取“内网地址”、“虚拟私有云”、“子网”、“数据库端口”和“安全组”信息。 CSS 在CSS管理控制台，选择“Elasticsearch
Invoke DLI service api failed错误 问题现象 在CDM迁移数据到DLI，迁移作业提交后，在CDM作业迁移日志中查看作业执行失败，具体日志有如下报错信息： org.apache.sqoop.common.SqoopException: UQUERY_CONNECTOR_0001:Invoke
SQL作业，消费Kafka后sink到es集群，作业执行成功，但无数据。 原因分析 查看客户作业脚本内容，排查无问题，作业执行成功，出现该问题可能的原因如下： 数据不准确。 数据处理有问题。 处理步骤 在Flink UI查看task日志，发现报错中提到json体，基本确定原因为数据格式问题。
sql("INSERT INTO TABLE person VALUES ('John', 30),('Peter', 45)".stripMargin) 查询数据 1 sparkSession.sql("SELECT * FROM person".stripMargin).collect().foreach(println)
插入数据 1 sparkSession.sql("insert into test_dds values('3', 'Ann',23)") 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from test_dds").show() 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至DLI中。
将以upsert模式工作，该模式可以消费包含UPDATE/DELETE消息的查询。 如果未定义主键，Elasticsearch sink 将以append模式工作，该模式只能消费包含INSERT消息的查询。 在Elasticsearch连接器中，主键用于计算Elasticsearch
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