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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Flink作
inner Window TVF are optional in the select clause. However, if they appear in the clause, they need to be aliased to prevent name conflicting
功能增强，Spark 2.4.x版本中使用Mesos作为资源管理器，升级到Spark 3.3.x后，你需要考虑切换到其他资源管理器。 Spark3.3.x会在应用程序自行终止时删除K8s driver 说明：Spark3.3.x会在应用程序自行终止时删除K8s driver。 升级引擎版本后是否对作业有影响：
e表和Sink表，并指定它们的连接器类型以及相关的属性。 如果需要将数据写入到不同的Elasticsearch集群，您需要为每个集群配置不同的连接参数，并确保Flink作业能够正确地将数据路由到各个集群。 例如本例中分别对es1和es2定义连接器类型以及相关的属性。 在对应的Flink作业中添加如下SQL语句。
使用JDBC连接DLI并提交SQL作业 操作场景 在Linux或Windows环境下您可以使用JDBC应用程序连接DLI服务端提交作业。 使用JDBC连接DLI提交的作业运行在Spark引擎上。 JDBC版本2.X版本功能重构后，仅支持从DLI作业桶读取查询结果，如需使用该特性需具备以下条件：
SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面预览数据。 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 单击需导出数据对应数据库名称，进入该数据库“表管理”页面。 单击目标表“操作”栏中的“更多”，选择“表属性”。 单击“预览”页签，即可预览该表数据。 在“SQL编辑器”页面预览数据。
检验配置是否成功 python安装应用包时出现错误类似错误“error: Microsoft Visual C++ xx.x is required. Get it with Build Tools for Visual Studio ”，可能是由于缺少C++编译器导致的报错，建议您根据提示信息安装相应版本的Visual
根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。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：
根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。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：
继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTP的新版本协议。 200 Success 服务器已成功处理了请求。通常，这表示服务器提供了请求的网页。
Format概述 Flink 提供了一套与表连接器（table connector）一起使用的表格式（table format）。 表格式是一种存储格式，定义了如何把二进制数据映射到表的列上。 表1 Flink支持格式 Formats 支持的Connectors CSV Kafka
务，它大大简化系统耦合，能够根据用户的需求，向订阅终端主动推送消息。可用于连接云服务、向多个协议推送消息以及集成在产生或使用通知的任何其他应用程序等场景。SMN的更多信息，请参见《消息通知服务用户指南》。 语法格式 create table smnSink ( attr_name
成长地图 由浅入深，带您玩转DLI 01 了解 初步认识华为云数据湖探索，了解数据湖探索的基本功能、应用场景、基本概念和使用限制，有助于您更准确地匹配实际业务。 产品介绍 什么是DLI 应用场景 使用限制 与其他云服务的关系 03 入门 购买DLI队列后，您可以运行SQL作业和Spark作业，开启您的数据湖探索使用之旅。
tgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 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
描述 table_name 表名称。 partition_specs 分区字段。 obs_path OBS存储路径。 注意事项 该命令的主要应用场景是针对分区表，如当手动在OBS上面添加分区目录时，再通过上述命令将该新增的分区信息刷新到元数据库中，通过“SHOW PARTITIONS
列名称，名称前面小圆点变绿后代表连接成功，即可执行相关notebook作业。 图4 Notebook实例完成连接。 单击“Connect”测试连接。 等待实例初始化完成后即可在Notebook执行在线的数据分析操作。通常实例初始化需要2分钟左右。 在Notebook执行相关sql
后导入DIS通道，进行后续处理的场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪
Flink Jar作业开发基础样例 概述 用户可以基于Flink的API进行二次开发，构建自己的应用Jar包，提交到DLI队列运行，实现与MRS Kafka、HBase、Hive、HDFS，DWS，DCS等数据源的交互。 本章节以通过自定义作业与MRS进行交互为例进行说明。 更多样例代码请通过DLI样例代码获取。
Flink作业推荐配置指导 用户在创建Flink作业时，可以通过如下配置实现流应用的高可靠性能。 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。 图1 创建主题 图2
Hive表的BATCH和STREAM。Flink可以作为Hive批处理引擎的更高效的替代方案，或者用于连续读写Hive表，以支持实时数据仓库应用程序。Apache Flink Hive Read & Write 功能描述 本节介绍利用Flink来读写Hive的表。Hive源表的定义
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