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单击“导出结果”，可导出执行查询后的结果。 如果查询结果中无数值列，则无法导出查询结果。 确保执行导出作业结果的用户具备该OBS桶的读写权限。 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 数据格式 是 选择导出结果的数据格式，当前支持json和csv格式。 队列 是 选择执行导出作业的
在左侧导航栏选择“数据库”页签，鼠标左键单击需要导出数据的表对应的数据库名，进入“表”区域。 鼠标左键单击需要导出数据的表（Managed表，即DLI表）右侧的，在列表菜单中选择“导出”，选择弹出“导出数据”页面。 图1 Managed表导出 在“导出数据”对话框，参考表1填写导出数据相关信息。
导出数据的类型，目前API支持csv和json格式数据。 database_name 是 String 被导出数据的表所在的数据库名称。 table_name 是 String 被导出数据的表名称。 compress 是 String 导出数据的压缩方法。目前支持gzip、bzip2、deflate压缩方式；若不希望压缩，则输入none。
导出查询结果 功能介绍 该API用于将SQL语句的查询结果导出到OBS对象存储中，只支持导出“QUERY”类型作业的查询结果。 该API为异步操作。 目前只支持导出数据到OBS中，且导出的路径必须指定到文件夹级别。OBS路径中不支持逗号，且其中的桶名不能以正则格式“.[0-9]+(
可以参考表3。 注意事项 通过配置“spark.sql.shuffle.partitions”参数可以设置非DLI表在OBS桶中插入的文件个数，同时，为了避免数据倾斜，在INSERT语句后可加上“distribute by rand()”，可以增加处理作业的并发量。例如： insert
查看表元数据 元数据说明 元数据（Metadata）是用来定义数据类型的数据。主要是描述数据自身信息，包含源、大小、格式或其它数据特征。数据库字段中，元数据用于诠释数据仓库的内容。 创建表时，会定义元数据，由列名、类型、列描述三列组成。 “元数据”页面将显示目标表的列名、列类型、类型和描述。
了解数据目录、数据库和表 数据库和表是SQL作业、Spark作业场景开发的基础，在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 Flink支持动态数据类型，可以在运行时定义数据结构，不需要事先定义元数据。 数据目录 数据目录（Catalog）是元数据管理对象，它可以包含多个数据库。
前提条件 待导入的数据已存储到OBS上。 导入数据步骤 导入数据的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面导入数据。 在管理控制台的左侧，选择“数据管理”>“库表管理”。 单击需导入数据的表对应的数据库名称，进入该数据库的“表管理”页面。 在
导出Flink作业 功能介绍 该API用于导出Flink作业数据。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/export 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称 是否必选
DLI如何访问OBS桶中的数据 创建OBS表。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 添加分区。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 往分区导入OBS桶中的数据。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 查询数据。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。
特定类型的数据，使得数据可以被有效地查询和分析。数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。 · 元数据：元数据（Metadata）是用来定义数据类型的数据。主要是描述数据自身信息，包含源、大小、格式或其它数据特征。数据库字段中，元数据用于诠释数据仓库的内容。
DLI”，“产品”选择“DLI计算资源使用量”，单击“导出账单”。 图3 导出消费数据 左侧导航栏，选择“导出记录”。下载对应的消费明细数据。 步骤2：分析账户消费结构并优化 在DLI上进行消费明细分析。 将1下载的消费明细数据上传到已建好的OBS桶中。 在数据湖探索服务中创建表。 登录DLI控制台
Spark如何将数据写入到DLI表中 使用Spark将数据写入到DLI表中，主要设置如下参数： fs.obs.access.key fs.obs.secret.key fs.obs.impl fs.obs.endpoint 示例如下： import logging from operator
同时根据读取的数据生成新的数据或对数据进行修改。 使用Hive和Datasource（除Hudi外）表在执行数据修改类命令（例如insert into，load data）时由于数据源不支持事务性，在系统故障或队列资源重启后，可能会导致数据重复或数据不一致等问题。 为了避免这种情
CSV格式数据转换为Parquet格式数据。 方案架构 将CSV格式的数据上传到对象存储服务OBS，使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据，并将转换后的Parquet数据存储到OBS中。 图1 方案简介 流程指导 使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据主要包括以下步骤：
数据权限相关 数据权限列表 创建角色 删除角色 绑定角色 解绑角色 显示角色 分配权限 回收权限 显示已授权限 显示所有角色和用户的绑定关系
数据相关 导入数据 插入数据 清空数据
复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型，如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。
清理多版本数据 功能描述 多版本数据保留周期是在表每次执行insert overwrite或者truncate语句时触发，所以当表的多版本数据在保留周期时间外但是后续该表不会再执行insert overwrite或者truncate语句时，多版本保留周期外的数据不会自动清理。可以
SQL/Flink 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。 产品介绍 图说DLI 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转DLI
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