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00G以上或日增长量超过60M）或数据量非常小的事实表（表数据量小于10G且未来三至五年增长后也不会超过10G）需要针对具体场景来进行例外处理： 持续大量新增数据的维度表 方法一：预留桶数，如使用非分区表则需通过预估较长一段时间内的数据增量来预先增加桶数，缺点是随着数据的增长，文件依然会持续膨胀；
TABLE等语句）、管理分区语句、失败的查询语句无需付费。 取消的查询，按取消查询时扫描的总数据量计费。 若计算任务超时或失败，则当次计算不收取费用。 数据的存储方式（包括格式，是否压缩）对计算费用有直接的影响。 假设Parquet格式文件为原CSV文件大小的1/4，则数据扫描费用为原CSV文件扫描费用的1/4。
Flink SQL 中的 INSERT / UPDATE / DELETE 消息编码为 Canal 格式的 JSON 消息，输出到 Kafka 等存储中。 但需要注意的是，目前 Flink 还不支持将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息。因此，Flink
默认值 数据类型 参数说明 connector 是 无 String 读取表类型。需要填写'hudi' path 是 无 String 表存储的路径。如obs://xx/xx table.type 是 COPY_ON_WRITE String Hudi表类型。 MERGE_ON_READ
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。 target_alias 目标表的别名。 sub_query 子查询。 source_alias 源表或源表达式的别名。 merge_condition
作业ID，用户名，类型，状态，执行语句，运行时长，创建时间，结束时间，参数设置，标签，结果条数，已扫描数据，扫描数据条数，错误记录条数，存储路径，数据格式，数据库，表，表头，分隔符，引用字符，转义字符，日期格式，时间戳格式，CPU累计使用量，输出字节。 建表（create ta
只对于MOR表，高（合并parquet + delta log) 低 （读取parquet文件性能） COW表查询 实时视图读取（SparkSQL为例）：直接读取元数据服务里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select (字段 or 聚合函数) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark
多个ID以逗号分隔。 dirty_data_strategy 否 String 作业脏数据策略。 “2:obsDir”：保存，obsDir表示脏数据存储路径。 “1”：抛出异常。 “0”：忽略。 默认值为“0”。 udf_jar_url 否 String 用户已上传到DLI资源管理系统的资源包名，用户sql作业的udf
新建Project 选择Maven，Project SDK选择1.8，单击“Next”。 图3 选择Maven 定义样例工程名和配置样例工程存储路径，单击“Finish”完成工程创建。 图4 创建工程 在pom.xml文件中添加如下配置。 <dependencies>
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。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据
from pyspark.sql import SparkSession 创建会话并设置AK/SK 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 1 2 3 4 5 sparkSession = SparkSession
feature 否 String 队列使用的镜像类型。支持以下两种类型： basic：基础型 ai：AI增强型（仅SQL的x86_64专属队列支持选择） 默认值为“basic”。 说明： AI增强型即队列加载了AI镜像，该镜像在基础镜像的基础上集成了AI相关的算法包。 tags 否 Array
创建DLI表关联HBase之前需要创建跨源连接。管理控制台操作请参考增强型跨源连接。 请确保在DLI队列host文件中添加MRS集群master节点的“/etc/hosts”信息。 如何添加IP域名映射，请参见《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 该语法不支持安全集群。 语法格式 单个RowKey
BY：指GROUP BY子句中不止一列，查询语句将按照GROUP BY的所有字段分组，所有字段都相同的记录将被放在同一组中。 注意事项 GroupBy在流处理表中会产生更新结果 示例 根据score及name两个字段对表student进行分组，并返回分组结果。 1 2 insert into temp
BY：指GROUP BY子句中不止一列，查询语句将按照GROUP BY的所有字段分组，所有字段都相同的记录将被放在同一组中。 注意事项 GroupBy在流处理表中会产生更新结果 示例 根据score及name两个字段对表student进行分组，并返回分组结果。 1 2 insert into temp
BY：指GROUP BY子句中不止一列，查询语句将按照GROUP BY的所有字段分组，所有字段都相同的记录将被放在同一组中。 注意事项 GroupBy在流处理表中会产生更新结果 示例 根据score及name两个字段对表student进行分组，并返回分组结果。 1 2 insert into temp
多个ID以逗号分隔。 dirty_data_strategy 否 String 作业脏数据策略。 “2:obsDir”：保存，obsDir表示脏数据存储路径。 “1”：抛出异常。 “0”：忽略。 默认值为“0”。 udf_jar_url 否 String 用户已上传到DLI资源管理系统的资源包名，用户sql作业的udf
feature 否 String 队列的镜像类型。支持以下两种类型： basic：基础型 ai：AI增强型（仅SQL的x86_64专属队列支持选择） 默认值为“basic”。 说明： AI增强型即队列加载了AI镜像，该镜像在基础镜像的基础上集成了AI相关的算法包。 resource_type
表5。 conf Object batch配置项，参考Spark Configuration。 name String 创建时用户指定的批处理名称，不能超过128个字符。 driverMemory String Spark应用的Driver内存，参数配置例如2G, 2048M。该
Flink SQL 中的 INSERT / UPDATE / DELETE 消息编码为 Canal 格式的 JSON 消息，输出到 Kafka 等存储中。 但需要注意的是，目前 Flink 还不支持将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息。因此，Flink
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