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圈。数据湖探索的流生态分为云服务生态和开源生态： 云服务生态：数据湖探索在Flink SQL中支持与其他服务的连通。用户可以直接使用SQL从这些服务中读写数据。如DIS、OBS、CloudTable、MRS、RDS、SMN、DCS等。 开源生态：通过增强型跨源连接建立与其他VPC
DLI datasource v1表 DLI datasource v2表（以下简称V2表）：spark开源的Datasource表，建表/插入/truncate命令使用spark开源的command，表的数据路径为$tablepath/数据文件。 图2 DLI datasource
x-dependencies.jar。 DBeaver客户端安装包： DBeaver官网提供了针对不同操作系统的客户端安装包，单击下载DBeaver访问DBeaver官网下载系统对应的DBeaver客户端安装包并完成安装 。推荐使用24.0.3版本的DBeaver。 连接信息： 表1
要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时会统计大小。
Integer 子作业ID，对应开源spark JobData的jobId。 name 否 String 子作业name，对应开源spark JobData的name。 description 否 String 子作业description，对应开源spark JobData的description。
Hudi源表 功能描述 Flink SQL读取Hudi表数据。 更多具体使用可参考开源社区文档：Hudi。 注意事项 建议Hudi作为Source表时设置限流 Hudi表作为Source表时，为防止数据上限超过流量峰值导致作业出现异常，建议设置限流（read.rate.limit），限流上限应该为业务上线压测的峰值。
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
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
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。 · Flink Jar作业：允许用户提交编译为Jar包的F
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
Spark 3.3.1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 3.3.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.3.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.3.1版本发布时间 版本名称 发布时间
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
TEMPORARY：所删除的函数是否为临时函数。 IF EXISTS：所删除的函数不存在时使用，可避免系统报错。 注意事项 删除一个已存在的函数。如果要删除的函数不存在，则系统报错。 只支持HIVE语法。 示例 删除函数mergeBill。 1 DROP FUNCTION mergeBill;
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对象存储OBS源表 功能描述 文件系统连接器可用于将单个文件或整个目录的数据读取到单个表中。 当使用目录作为source路径时，对目录中的文件进行 无序的读取。更多信息参考文件系统 SQL 连接器 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 CREATE
操作前准备 配置前，请先购买OBS桶或并行文件系统。 大数据场景推荐使用并行文件系统，并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，以及TB/s级别
FileSytem结果表 功能描述 FileSystem结果表用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。数据生成后，可直接对生成的目录创建非DLI表，通过DLI SQL进行下一步处理分析，并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。
聚合值。和 GROUP BY 聚合不同， OVER 聚合不会把结果通过分组减少到一行，它会为每行输入增加一个聚合值。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：Over聚合。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 SELECT agg_func(agg_col) OVER (
要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时不会统计大小。
该API用于创建与其他服务的增强型跨源连接。 如果需要了解Console界面的使用方法，可参考《数据湖探索用户指南》中的“增强型跨源连接”。 系统default队列不支持创建跨源连接。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v2.0/{
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