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“EXTERNAL”：OBS表。 “VIEW”：VIEW视图。 data_type 否 String 数据类型，包括“csv”，“parquet”，“orc”，“json”和“avro”。 data_location 否 String 数据存储的路径，为OBS路径。 storage_properties
hudi options(primaryKey = 'id', preCombineField = 'comb') LOCATION 'obs://bucket/path/h0'; create table s0(id int, comb int, name string, price
OPTIONS('BADRECORDSPATH'='obs://bucket/path') 配置该选项后，MODE不可配，固定为"DROPMALFORMED"，即将能够成功转换的记录导入到目标表，而将转换失败的记录存储到指定错误记录存储目录。 注意事项 导入OBS表时，创建OBS表时指定的路径必须是文件夹，若建表路径是文件将导致导入数据失败。
引擎，能够与大数据生态无缝融合，实现海量数据的秒级交互式查询。 DLI+HetuEngine能够快速处理大规模数据集的查询请求，迅速和高效从大数据中提取信息，极大地简化了数据的管理和分析流程，提升大数据环境下的索引和查询性能。 TB级数据秒级响应： HetuEngine通过自动优
00:00:00.000 quarter 2001-07-01 00:00:00.000 year 2001-01-01 00:00:00.000 上面的例子使用时间戳2001-08-22 03:04:05.321作为输入。 date_trunc(unit, x) → [same as input]
totalprice double, orderdate date ) WITH (format = 'ORC', location='obs://bucket/user',orc_compress='ZLIB',external=true, "auto.purge"=false);
方法查询的数据都为DataFrame对象，可以直接进行查询单条记录等操作（在“通过DataFrame API访问数据源”中，提到将DataFrame数据注册为临时表）。 where where 方法中可传入包含and 和 or 的条件筛选表达式，返回过滤后的DataFrame对象，示例如下： 1 jdbcDF
式的文件数据导入。 MAP数据类型建表必须指定schema，且不支持date、short、timestamp数据类型。 对于JSON格式OBS表，MAP的键类型只支持STRING类型。 由于MAP类型的键不能为NULL，MAP键不支持对插入数据进行可能出现NULL值类型之间的隐式
累积窗口在某些场景中非常有用，比如说提前触发的滚动窗口。例如：每日仪表盘从 00:00 开始每分钟绘制累积 UV，10:00 时 UV 就是从 00:00 到 10:00 的UV 总数。累积窗口可以简单且有效地实现它。 CUMULATE 函数指定元素到多个窗口，从初始的窗口开始，直到达到最大的窗口大小的窗口
"last_access_time": 1579520179000, "locations": [ "obs://test/partition" ] }, {
Hudi表的名称 tablelocation Hudi表的存储路径 示例 run clean on h1; run clean on "obs://bucket/path/h1"; 注意事项 对表执行clean操作时需要表的owner才可以执行。 如果需要修改clean默认的参数
BasicCredentials。 仅支持获取AK、SK、SecurityToken。 获取到AK、SK、SecurityToken后，请参考如何使用凭据管理服务替换硬编码的数据库账号密码查询凭据。 约束限制 仅支持Spark3.3.1版本（Spark通用队列场景）使用委托授权访问临时凭证：
driver数量。当运行作业的spark driver任务数超过“单spark driver实例最大并发数”的值时，作业将会分配到预先启动的spark driver上面。 当队列为16CUs时范围：0-1 当队列大于16CUs时范围：2-（CU数/16） 队列最小CUs小于16CUs时，该配置项不生效。 单spark
什么是Clean Cleaning用于清理Hudi表不再需要的老版本数据文件 (parquet文件或者log文件)，减轻存储压力，提升list操作效率。 如何执行Clean 写完数据后clean Spark SQL（设置如下参数，随后执行任意写入SQL时，在满足条件时触发） hoodie.clean
结果表中的功能。 dli-spark-demo：开发Spark作业时的样例代码参考。具体如下： “dli-spark-demo-obs”读取和写入OBS数据。 “dli-spark-demo-redis”读取和写入Redis数据。 dli-pyspark-demo：使用Pytho
DLI Flink Jar 示例1：委托方式对接Lakeformation 开发Flink jar程序，编译并上传jar包到obs，本例上传到obs://obs-test/dlitest/目录 示例代码如下： 本例通过DataGen表产生随机数据并输出到Print结果表中。 其他connector类型可参考Flink
否 String 委托版本信息。 current_roles 否 Array of Strings 角色。目前只支持： obs_adm：DLI获得访问和使用OBS的委托权限。 dis_adm：访问和使用DIS数据源，需要获得访问和使用DIS（数据接入服务）DIS Administrator权限。
OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 语法格式 create table hudiSource ( attr_name attr_type
re.jks文件需要先放到OBS桶中，然后填入ak和sk以及jks文件的具体位置。最后在“es.net.ssl.keystore.pass”填入进入文件的密钥。 .option("es.net.ssl.truststore.location", "obs://桶名/path/truststore
tablelocation Hudi表的存储路径 示例 run archivelog on h1; run archivelog on "obs://bucket/path/h1"; 注意事项 首先需要执行clean命令，在clean命令清理了历史的数据文件后，Timeline上与
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