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储的起点是DLI表创建成功的时间点，而非创建的时间。您可以在“数据管理 > 库表管理”查看DLI表的创建成功的时间。 计费示例 价格仅供参考，实际计算请以数据湖探索价格详情中的价格为准。 假设您在2023/04/18 9:59:30购买了一个按需弹性资源池资源（规格：64CUs）
3）等。 一旦发现服务模块涉及漏洞影响，会迅速通过官方解决方案升级现网更新漏洞。 更新配置 DLI云服务通过版本更新升级更新配置，确保服务的安全性和稳定性。 父主题： 安全
SQL权限管理或者IAM鉴权管理DLI元数据的权限 DLI SQL权限管理： 在“数据湖探索 > 数据管理 > 库表管理”页面，搜索要授权的库/表。 单击表操作列的“权限管理”，即可查看当前库/表授权信息或者新增授权。 更多信息请参考在DLI控制台管理数据库资源。 IAM鉴权： 参考权限管理概述章节中的“IAM鉴权使用场景”。
在DLI执行作业时，为了避免因字符编码不一致导致的乱码问题，建议您统一数据源的编码格式。 DLI服务只支持UTF-8文本格式，因此在执行创建表和导入操作时，用户的数据需要以UTF-8编码。 在将数据导入DLI之前，确保源数据文件（如CSV、JSON等）是以UTF-8编码保存的。如果数据源不是UTF-8
30秒内的订单数量，并根据窗口的订单id和窗口开启时间作为主键，将结果实时统计到JDBC中： 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
其中USER_BUCKET_NAME为用户的桶名，需要进行替换为用户的使用的OBS桶名。 参数的值为用户定义在CSMS通用凭证中的键key， 其Key对应的value为用户的AK（Access Key Id），需要具备访问OBS对应桶的权限。 spark.hadoop.fs.obs
TE BY 1”，可以将多个task生成的多个文件汇总为一个文件。 操作步骤 在管理控制台检查对应SQL作业详情中的“结果条数”是否正确。 检查发现读取的数据量是正确的。 图1 检查读取的数据量 确认客户验证数据量的方式是否正确。客户验证的方式如下： 通过OBS下载数据文件。 通
有两种方式可查看导入的数据。 目前预览只显示导入的前十条数据。 在“数据管理”>“库表管理”页面，单击数据库名，在表管理界面对应表的“操作”栏选择“更多”中的“表属性”，在弹框的“预览”页签中，可查看导入的数据 在“SQL编辑器”的“数据库”页签中，单击数据库名称，进入对应的表列表，鼠标
String USER_BUCKET_NAME为用户的桶名，需要进行替换为用户的使用的OBS桶名。 参数的值为用户定义在CSMS通用凭证中的键key， 其Key对应的value为用户的AK（Access Key Id），需要具备访问OBS对应桶的权限。 flink.hadoop.fs.obs
Database中的表名，由字母、数字和下划线（_）组成。 bucket_name obs桶名称。 tbl_path Delta表在obs桶中的存储位置。 boolExpression 删除项的过滤条件 所需权限 SQL权限 表2 DELETE所需权限列表 权限描述 表的DELETE权限
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 Studio编译器解决。部分操作系统Visual Studio安装后需重启才可以生效。 父主题： Python
SQL作业存在join小表操作时，会触发自动广播所有executor，使得join快速完成。但同时该操作会增加executor的内存消耗，如果executor内存不够时，导致作业运行失败。 解决措施 排查执行的SQL中是否有使用“/*+ BROADCAST(u) */”强制做broadcastjoin。如果有，则需要去掉该标识。
30秒内的订单数量，并根据窗口的订单id和窗口开启时间作为主键，将结果实时统计到JDBC中： 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
Queries）可以读到最新的commit/compaction产生的快照。对于MOR表，还会在查询中合并最新的delta log文件的内容，使读取的数据近实时。 增量查询 增量查询（Incremental Queries）只会查询到给定的commit/compaction之后新增的数据。 读优化查询
col_name：新增列名，必须指定。 暂不支持给嵌套列添加新的子列 col_type：新增列类型，必须指定。 nullable：新增列是否可以为空，可以缺省。 comment：新增列comment，可以缺省。 所需权限 SQL权限 表2 ALTER TABLE所需权限列表 权限描述 表的ALTER权限 细粒度权限：dli:table:alter。
type' = '' ); 注意事项 该建表语法的数据输出目录为OBS时，OBS必须为并行文件系统，不能为OBS桶。 使用fileSystem时必须开启checkpoint，保证作业的一致性。 format.type为parquet时，支持的数据类型为string, boolean, tinyint
窗口Top-N 功能描述 窗口 Top-N 是特殊的 Top-N，它返回每个分区键的每个窗口的N个最小或最大值。 与普通Top-N不同，窗口Top-N只在窗口最后返回汇总的Top-N数据，不会产生中间结果。窗口 Top-N 会在窗口结束后清除不需要的中间状态。 窗口 Top-N 适用于用户
待删除列，可以指定多个。 所需权限 SQL权限 表2 ALTER TABLE所需权限列表 权限描述 表的ALTER权限 细粒度权限：dli:table:alter。 由LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。 示例 ALTER TABLE table1
15语法概览。 Flink 1.15需要配置租户面自定义委托，并在作业中配置委托信息。委托的权限需要根据作业具体的业务场景需求进行配置。详情操作请参考DLI自定义委托。 Flink 1.15作业管理凭据的方法： Flink OpenSource SQL中推荐使用DEW管理密码密钥等访问凭据信息。请参考Flink
String 标签的键。 说明： 标签的键的最大长度为128个字符，标签的键可以包含任意语种字母、数字、空格和_ . : =+-@ ,但首尾不能含有空格，不能以_sys_开头。 value 是 String 标签的值。 说明： 标签值的最大长度为255个字符，标签的值可以包含任意语种字母、数字、空格和_
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