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和分析。 详细操作请参考创建并提交SQL作业。 适用于数据仓库查询、报表生成、OLAP(在线分析处理)等场景。 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。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
)和中划线(-)相邻,禁止以英文句号(.)和中划线(-)开头或结尾。 禁止使用IP地址。 如果名称中包含英文句号(.),访问桶或对象时可能会进行安全证书校验。 导入源文件时,如果源文件中的某一列与目标表列类型不匹配,将会导致该行数据的查询结果为null 。 不支持并发导入同一张表。 调试 您可以在API
同时安全组请放开端口8030, 8040,9030。 开启HTTPS后,需要在创建表的with子句中添加如下配置参数: 'doris.enable.https' = 'true' 'doris.ignore.https.ca' = 'true' 语法格式 create table
创建OBS分区表成功后,OBS表实际还没有生成分区信息。生成分区信息主要有以下两种场景: 给OBS分区表插入对应的分区数据,数据插入成功后OBS表才会生成分区元数据信息,后续则可以根据对应分区列进行查询等操作。 手工拷贝分区目录和数据到OBS分区表路径下,执行本章节介绍的分区添加命令生成分区元数据信息,后续即可根据对应分区列进行查询等操作。
WHERE region.regionkey = nation.regionkey) IN 确定子查询生成的任意值是否等于给定的表达式。IN的结果遵循null的标准规则。子查询必须只生成一列: SELECT name FROM nation WHERE regionkey IN (SELECT
cdc-events-duplicate 设置成true,并在该source上定义PRIMARY KEY。 框架会生成一个额外的有状态算子,使用该primary key来对变更事件去重并生成一个规范化的changelog流。 更新信息请参考Debezium 官方文档。 消费Debezium Postgres
次与基本文件合并,并生成压缩后要写入的最终记录。 org.apache.hudi.common.model.Defaulthoodierecordpayload hoodie.schedule.compact.only.inline 在写入操作时,是否只生成压缩计划。在hoodie
使用Notebook实例提交DLI作业 Notebook是基于开源JupyterLab进行了深度优化的交互式数据分析挖掘模块,提供在线的开发和调试能力,用于编写和调测模型训练代码。完成DLI对接Notebook实例后,您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书
COLUMN 计算列是一个使用 “column_name AS computed_column_expression” 语法生成的虚拟列。它由使用同一表中其他列的非查询表达式生成,并且不会在表中进行物理存储。例如,一个计算列可以使用 cost AS price * quantity 进行定义
COLUMN 计算列是一个使用 “column_name AS computed_column_expression” 语法生成的虚拟列。它由使用同一表中其他列的非查询表达式生成,并且不会在表中进行物理存储。例如,一个计算列可以使用 cost AS price * quantity 进行定义
COLUMN 计算列是一个使用 “column_name AS computed_column_expression” 语法生成的虚拟列。它由使用同一表中其他列的非查询表达式生成,并且不会在表中进行物理存储。例如,一个计算列可以使用 cost AS price * quantity 进行定义
例如:jar包冲突),有时日志不会写到OBS桶中 DLI Flink作业提交或运行失败时,对应生成的作业日志保存方式,包含以下三种情况: 提交失败,只会在submit-client下生成提交日志。 运行失败且在1分钟内的日志,可以直接在管理控制台页面查看,具体如下: 在“作业管理
Flink作业提交错误,如何定位 在Flink作业管理页面,将鼠标悬停到提交失败的作业状态上,查看失败的简要信息。 常见的失败原因可能包括: CU资源不足:需扩容队列。 生成jar包失败:检查SQL语法及UDF等。 如果信息不足以定位或者是调用栈错误,可以进一步单击作业名称,进入到作业详情页面,选择“提交日志”页签,查看作业提交日志。
CSV Format 功能描述 CSV Format 允许我们基于CSV schema 进行解析和生成CSV 数据。目前的CSV schema 是基于table schema 推导出来的。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数 是否必选
输入为ARRAY数组:将多个ARRAY数组中的所有元素连接在一起,生成一个新的ARRAY数组。 concat(array<T> <a>, array<T> <b>[,...]) 输入为字符串:将多个字符串连接在一起,生成一个新的字符串。 concat(string <str1>, string
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。
高速队列等场景,提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取,基于内存,可持久化。有关Redis的详细信息,请访问Redis官方网站https://redis.io/。 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《
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
'。同时安全组请放开端口8030,8040,9030。 开启HTTPS后,需要在创建表的with子句中添加如下配置参数: 'doris.enable.https' = 'true' 'doris.ignore.https.ca' = 'true' 请在Flink“作业编辑”页面选