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Redis维表 功能描述 创建Redis表作为维表用于与输入流连接，从而生成相应的宽表。 前提条件 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。
下个checkpoint产生的数据。 示例一 使用datagen随机生成数据写入obs的bucketName桶下的fileName目录中。文件生成时间与checkpoint无关，达到30min或128MB时，生成新文件。 create table orders( name string
下个checkpoint产生的数据。 示例一 使用datagen随机生成数据写入obs的bucketName桶下的fileName目录中。文件生成时间与checkpoint无关，达到30min或128MB时，生成新文件。 create table orders( name string
下个checkpoint产生的数据。 示例1 使用datagen随机生成数据写入obs的bucketName桶下的fileName目录中。文件生成时间与checkpoint有关，达到30min或128MB时，生成新文件。 create table orders( name string
获取跨源认证列表 功能介绍 该API用于查看某个project下跨源认证列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v3/{project_id}/datasource/auth-infos 参数说明 表1 URI参数说明 参数 是否必选
创建OBS表。 该命令不会删除当前版本数据。 示例 删除dliTable表在2021-09-25 23:59:59之前生成的多版本数据（多版本生成时会自带一个生成时间时的时间戳）。 clear history for table dliTable older_than '2021-09-25
创建OBS表。 该命令不会删除当前版本数据。 示例 删除dliTable表在2021-09-25 23:59:59之前生成的多版本数据（多版本生成时会自带一个生成时间时的时间戳）。 clear history for table dliTable older_than '2021-09-25
获取跨源认证列表（废弃） 功能介绍 该API用于查看某个project下跨源认证列表。 当前接口已废弃，不推荐使用。推荐使用获取跨源认证列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v2.0/{project_id}/datasource/auth-infos
创建Kerberos跨源认证 操作场景 通过在DLI控制台创建的Kerberos类型的跨源认证，将数据源的认证信息存储到DLI，无需在SQL作业中配置账号密码，安全访问数据源。 MRS Kafka开启Kerberos认证，未开启SSL认证时，创建Kerberos类型的认证。建表时
跨源认证概述 什么是跨源认证？ 跨源分析场景中，如果在作业中直接配置认证信息会触发密码泄露的风险，因此推荐您使用“数据加密服务DEW”或“DLI提供的跨源认证方式”来存储数据源的认证信息。 数据加密服务（Data Encryption Workshop, DEW）是一个综合的云上
”，将其拖入编辑区域，请参见图4。 图4 新建图表 选择“name”作为X变量，“age”作为Y变量，将其直接拖入对应的位置，系统将自动生成对应的柱状图，请参见图5。 图5 生成图表 在“制作图表”页面工具栏中单击“保存”，完成制作图表。 父主题： 永洪BI对接DLI提交Spark作业
图9 编译打包 打包成功后，生成的Jar包会放到target目录下，以备后用。本示例将会生成到：“D:\DLITest\MyUDF\target”下名为“MyUDF-1.0-SNAPSHOT.jar”。 图10 生成Jar包 登录OBS控制台，将生成的Jar包文件上传到OBS路径下。
获取DLI基础镜像。 使用Dockerfile将作业运行需要的依赖（文件、jar包或者软件）打包到镜像中，生成自定义镜像。 将镜像发布到SWR（容器镜像服务）中。 在DLI服务作业编辑页面选择自己生成的镜像，运行作业。 查看作业执行情况。 获取DLI基础镜像 表1 获取DLI基础镜像 镜像类型
批量运行作业 查询作业列表 查询作业详情 查询作业执行计划 批量停止作业 删除作业 批量删除作业 导出Flink作业 导入Flink作业 生成Flink SQL作业的静态流图
DL中定义的顺序连接所有主键字段，从而为每一行生成一个文档ID字符串。某些类型（例如BYTES、ROW、ARRAY和MAP等）由于没有对应的字符串表示形式，所以不允许其作为主键字段。如果未指定主键，Elasticsearch将自动生成随机的文档ID。 Elasticsearch结果表同时支持静态索引和动态索引。
DL中定义的顺序连接所有主键字段，从而为每一行生成一个文档ID字符串。某些类型（例如BYTES、ROW、ARRAY和MAP等）由于没有对应的字符串表示形式，所以不允许其作为主键字段。如果未指定主键，Elasticsearch将自动生成随机的文档ID。 Elasticsearch结果表同时支持静态索引和动态索引。
有针对性地调整营销策略。而如何高效快捷地统计这些指标呢？ 假设平台已经将每个商品的订单信息实时写入Kafka中，这些信息包括订单ID、订单生成的渠道(即web方式、app方式等)、订单时间、订单金额、折扣后实际支付金额、支付时间、用户ID、用户姓名、订单地区ID等信息。而我们需要
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
data_type 是 String 导入的数据类型（当前支持csv、parquet、orc、json、avro数据类型）。 说明： 不支持导入Hive表生成的avro格式数据。 database_name 是 String 导入表所属的数据库名称。 table_name 是 String 导入表的名称。
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
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