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数据所在的DIS区域。 connector.ak 否 访问密钥ID(Access Key ID)，需与sk同时设置 connector.sk 否 Secret Access Key，需与ak同时设置 connector.channel 是 数据所在的DIS通道名称。 format.type
attr_expr 格式 说明 语法 描述 attr_expr 属性表达式。 attr 表的字段，与col_name相同。 const_value 常量值。 case_expr case表达式。 math_func 数学函数。 date_func 日期函数。 string_func
从OBS上导入的作业zip文件路径，支持填写文件夹，导入文件夹下的所有zip文件。 说明： 文件夹中只能包含zip文件。 is_cover 否 Boolean 如果导入的作业与服务已有的作业同名，是否覆盖服务中已有的作业。 响应消息 表3 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success 否 String
的目标主题，需要提前在SMN服务中创建。 与“urn_column”配置两者至少存在一个，同时配置时，“topic_urn”优先级更高。 connector.urn-column 否 主题URN内容的字段名，用于动态主题URN配置。 与“topic_urn”配置两者至少存在一个，
N 条记录会被保留。 [AND conditions]: 在 where 语句中，可以随意添加其他的查询条件，但其他条件只允许通过 AND 与 rownum <= N 结合使用。 注意事项 TopN 查询的结果会带有更新。 Flink SQL 会根据排序键对输入的流进行排序。 如果
提交Spark jar作业时，CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并，需要消耗较高的内存资源，按照之前的表设计规范以及实际流量的波动结合考虑，建议Compaction作业CPU与内存的比例按照1:4~1:
+------------+ | _c0 | +------------+ | 1.342355 | +------------+ 与group by配合使用，对所有商品按照仓库（warehourseId）进行分组，并计算同组商品库存（items）的样本偏差。命令示例如下：
FROM Orders CROSS JOIN UNNEST(tags) AS t (tag); Join表函数(UDTF) 功能描述 将表与表函数的结果进行 join 操作。左表（outer）中的每一行将会与调用表函数所产生的所有结果中相关联行进行 join 。 注意事项 针对横向表的左外部连接当前仅支持文本常量
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FROM Orders CROSS JOIN UNNEST(tags) AS t (tag); Join表函数(UDTF) 功能描述 将表与表函数的结果进行 join 操作。左表（outer）中的每一行将会与调用表函数所产生的所有结果中相关联行进行 join 。 注意事项 针对横向表的左外部连接当前仅支持文本常量
Kerberos类型跨源认证支持连接的数据源如表1所示。 表1 Kerberos类型跨源认证支持连接的数据源 作业类型 表类型 数据源 约束与限制 Flink OpenSource SQL 源表 HBase MRS安全集群已开启Kerberos认证。 Kafka MRS Kafka开启Kerberos认证。
推荐使用DLI Flink 1.15版本。 Flink 1.15版本有哪些优势？ Flink 1.15版本在语法设计上实现了更高的兼容性，与主流开源技术标准保持一致。 Flink 1.15版本新增读写Hive、Hudi等Connector。 更多Flink 1.15版本的优势请参考Flink
(property_name=property_value, ...); 描述 这条命令并不会将SCHEMA当前的内容移动到修改后的路径下，也不会修改与指定schema关联的表或分区，它只会修改新添加进数据库的表的上级目录。 示例 Create schema foo; --修改schema 存储路径
小（更新时（I/O）开销大） 大（更新时开销小） Write Amplification（写放大） 高 低（取决于compaction策略） Hudi表使用约束与限制 Hudi支持使用Spark SQL操作Hudi的DDL/DML的语法。但在使用DLI提供的元数据提交SparkSQL作业时，部分直接操
write.keygenerator.type' = 'COMPLEX', //指定KeyGenerator，与Spark创建的Hudi表类型一致 'hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning' =
+------------+ | _c0 | +------------+ | 500.6 | +------------+ 与group by配合使用，对所有商品按照仓库（warehourseId）进行分组，并计算同组商品库存（items）的 0.5 百分位。命令示例如下：
CU是DLI计算资源的单位。 1CU= 1Core 4GMem。不同规格的计算资源对应的计算能力不一样，规格越高计算能力越好。 常量与变量 环境变量中，常量与变量的区别如下： 常量在程序运行过程中，所表示的值是无法被改变的。 变量是“可读、可写”，而常量是“只读”的。变量是在程序运行过
DLI资源 资源是服务中存在的对象。在DLI中，资源如下，您可以在创建自定义策略时，通过指定资源路径来选择特定资源。 表1 DLI的指定资源与对应路径 资源类型 资源名称 资源路径 queue DLI队列 queues.queuename database DLI数据库 databases
推荐使用“queue”参数，“queue”参数与“cluster_name”参数两者不能同时存在。 cluster_name 否 String 用于指定队列，填写已创建DLI队列的队列名称。 说明： 推荐使用“queue”参数，“queue”参数与“cluster_name”参数两者不能同时存在。
确认无误后单击“立即购买”进入规格确认界面。 单击“提交”，系统开始自动创建CDM集群，在“集群管理”界面可查看创建进度。 步骤2：创建数据源与CDM的数据连接 本例以MySQL数据源为例，介绍创建数据源与CDM的数据连接的操作步骤。 进入CDM主界面，单击左侧导航上的“集群管理”，找到步骤1：创建CDM集群章节创建的集群“cdm-aff1”。
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