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创建如下内容的测试数据文件“test.csv”，并上传文件到“obs://dli-test-021/data2”目录下。
spark.sql("create database if not exists test_sparkapp").collect(); 创建DLI表并插入测试数据。
适用于实时监控、在线分析等场景。 Flink OpenSource作业：提交作业时可以使用DLI提供的标准的连接器（connectors）和丰富的API，快速与其他数据系统的集成。
/kyuubi start restart 连接成功后，可以执行SQL查询来测试Kyuubi与DLI的连接是否正常工作。
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》。
insert into tabletest VALUES ('123','abc'); insert into tabletest VALUES ('456','efg'); insert into tabletest VALUES ('789','hij'); 查询测试的表数据。
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》。
/kyuubi start restart 连接成功后，可以执行SQL查询来测试Kyuubi与DLI的连接是否正常工作。
发送测试消息内容如下： {"PageViews":5, "UserID":"4324182021466249494", "Duration":146,"Sign":-1} 在DLI上创建数据库和表。
单击Best_Practice_01.zip获取本示例的测试数据，将“Best_Practice_01.zip”压缩包解压。后续操作说明如下： 详单数据：将解压后Data目录下的“detail-records”文件夹上传到OBS桶根目录下。
2 上传数据到OBS桶 OBS控制台 将测试数据上传到OBS桶下。 3 新建Maven工程，配置pom文件 IntelliJ IDEA 参考样例代码说明，编写程序代码读取OBS数据。
select lpad('myk',5,'dog'); -- domyk luhn_check(string) → boolean 描述：根据Luhn算法测试数字字符串是否有效。
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Flink作业，提供了更大的灵活性和自定义能力。
Flink作业支持Flink SQL在线分析功能：支持Window、Join等聚合函数，用SQL表达业务逻辑，简便快捷实现业务。具体内容请参考Flink OpenSource SQL语法参考。
然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 在MySQL的flink数据库下创建表order_count，创建语句如下： CREATE TABLE `flink`.
然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 在MySQL的flink数据库下创建表order_count，创建语句如下： CREATE TABLE `flink`.
步骤1：开发Jar包并上传数据至OBS DLI控制台不提供Jar包的开发能力，您需要在线下完成Jar包的开发。Jar包的开发样例请参考Flink Jar开发基础样例。 参考Flink作业样例代码开发Flink Jar作业程序，编译并打包为“flink-examples.jar”。
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