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单表分区数最多允许100000个。 创建OBS表的DataSource语法可以参考使用DataSource语法创建OBS表。 创建OBS表的Hive语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。 使用DataSource语法创建OBS表 以下通过创建CSV格式的OBS表举例，创建其他
使用SQL作业模板开发并提交SQL作业 为了便捷快速地执行SQL操作，DLI支持定制模板或将正在使用的SQL语句保存为模板。保存模板后，不需编写SQL语句，可通过模板直接执行SQL操作。 当前系统提供了多条标准的TPC-H查询语句模板，您可以按需选择自定义模板或系统模板创建SQL作业。
使用CDM迁移数据至DLI CDM提供了可视化的迁移任务配置页面，支持多种数据源到数据湖的迁移能力。 本节操作介绍使用CDM迁移工具将数据从数据源迁移至DLI的操作步骤。 图1 使用CDM迁移数据至DLI操作流程 步骤1：创建CDM集群 CDM集群用于执行数据迁移作业，将数据从数据源迁移至DLI。
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： 在DLI管理控制台“全局配置 > 工程配置”中完成作业桶的配置。 2024年5月起，新用户可以直接使用DLI服务的“查询结果写入桶”功能，无需开通白名单。 对于2024年5月之前开通并使用DLI服务的用户，如需使用“查询结果写入桶”功能，必须提交工单申请加入白名单。
使用DLI提交SQL作业查询OBS数据 场景描述 DLI可以查询存储在OBS中的数据，本节操作介绍使用DLI提交SQL作业查询OBS数据的操作步骤。 本例新建“sampledata.csv”文件上传OBS桶，并新建弹性资源池队列，使用DLI创建数据库和表，使用DLI提供的SQL编辑器查询表的1000条数据。
查看SQL执行计划 SQL执行计划是数据库查询的逻辑流程图，它展示了数据库管理系统如何执行一个特定的SQL查询。执行计划详细列出了执行查询所需的各个步骤，例如表扫描、索引查找、连接操作（如内连接、外连接）、排序和聚合等。执行计划可以帮助分析查询的性能，识别可能的性能瓶颈，通过了解
在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册
查看队列的使用者（废弃） 功能介绍 该API用于查询可以使用的指定队列的所有用户名称。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v1.0/{project_id}/queues/{queue_name}/users
查看表的使用者（废弃） 功能介绍 该API用于查看有权访问指定表或表的列的所有用户。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v1.0/{project_id}/databases/{database_n
DLI使用SMN主题，提示SMN主题不存在，怎么处理？ 设置DLI Flink作业的运行参数时，勾选“作业异常告警”参数，可在作业出现运行异常或者欠费情况时，将作业异常告警信息，以SMN的方式通知用户。 如果遇到提示SMN主题不存在您可以按照以下步骤进行排查： 确认SMN主题是否已经创建。
序也必须对应。否则将出错。 单表分区数最多允许200000个。 2024年1月后新注册使用DLI服务的用户，且使用Spark3.3及以上版本的引擎，在使用DataSource语法创建表时支持使用CTAS创建分区表。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 CREATE TABLE [IF
序也必须对应。否则将出错。 单表分区数最多允许200000个。 2024年1月后新注册使用DLI服务的用户，且使用Spark3.3及以上版本的引擎，在使用DataSource语法创建表时支持使用CTAS创建分区表。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 CREATE TABLE [IF
在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册
按需完成其他参数的配置后，单击“确定”保存凭据。 了解更多请参考创建通用凭据。 在DLI作业中使用DEW中创建的凭据 以Flink作业为例介绍使用DEW凭据的方法。 参考Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据的语法格式，在作业中配置凭据信息。 WITH ( 'connector'
使用Flink Jar读写DIS开发指南 概述 本节操作介绍基于Flink 1.12版本的Flink Jar作业读写DIS数据的操作方法。 Flink 1.12版本Flink Opensource SQL作业不支持使用DLI提供的connector读写DIS，因此推荐您使用本节操作提供的方法。
getSchemas() ResultSet getSchemas(String catalog, String schemaPattern) 父主题： 使用JDBC提交SQL作业
创建作业提交任务前，建议先开通云审计服务，用于记录与DLI服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。云审计服务支持的DLI操作列表详见使用CTS审计DLI服务。 关于如何开通云审计服务以及如何查看追踪事件，请参考《云审计服务快速入门》。 创建Flink Jar作业 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击
想对Flink作业添加如项目名称、业务类别、背景信息等相关信息的标识，用户可以通过添加标签来实现。如果用户在其他云服务中使用了标签，建议用户为同一个业务所使用的云资源创建相同的标签键值对以保持一致性。 DLI支持以下两类标签： 资源标签：在DLI中创建的非全局的标签。 预定义标签
说明 操作系统 Windows系统，支持Windows7以上版本。 安装JDK JDK使用1.8版本。 安装和配置IntelliJ IDEA IntelliJ IDEA为进行应用开发的工具，版本要求使用2019.1或其他兼容版本。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。
SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。 您可以使用本文档提供API对数据湖探索进行相关操作，包括队列、SQL作业、Fl
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