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DIS结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据写入数据接入服务（DIS）中。适用于将数据过滤后导入DIS通道，进行后续处理的场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外
配置Hudi数据列默认值 该特性允许用户在给表新增列时，设置列的默认值。查询历史数据时新增列返回默认值。 使用约束 新增列在设置默认值前，如果数据已经进行了重写，则查询历史数据不支持返回列的默认值，返回NULL。数据入库、更新、执行Compaction、Clustering都会导致部分或全部数据重写。
查询批处理作业详情 功能介绍 该API用于根据批处理作业的id查询作业详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v2.0/{project_id}/batches/{batch_id} 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称 是否必选
创建Bucket索引表调优 创建Bucket索引表调优 Bucket索引常用设置参数： Spark： hoodie.index.type=BUCKET hoodie.bucket.index.num.buckets=5 Flink index.type=BUCKET hoodie
使用DataSource语法创建DLI表 功能描述 使用DataSource语法创建DLI表。DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 注意事项 CTAS建表语句不能指定表的属性。 若没有指定分隔符，则默认为逗号（
删除分区 功能描述 本节操作介绍删除分区表的一个或多个分区。 分区表分为两种，OBS表和DLI表。在删除分区时，DLI表和OBS表都支持利用指定条件删除分区表的一个或多个分区。OBS表还支持按指定筛选条件删除分区。 注意事项 所要删除分区的表必须是已经存在的表，否则会出错。 所要
DIS源表 功能描述 创建source流从数据接入服务（DIS）获取数据。用户数据从DIS接入，Flink作业从DIS的通道读取数据，作为作业的输入数据。Flink作业可通过DIS的source源将数据从生产者快速移出，进行持续处理，适用于将云服务外数据导入云服务后进行过滤、实时分析、监控报告和转储等场景。
本文样例表数据准备 --创建具有TINYINT类型数据的表。 CREATE TABLE int_type_t1 (IT_COL1 TINYINT) ; --插入TINYINT类型数据 insert into int_type_t1 values (TINYINT'10');
使用Hive语法创建DLI表 功能描述 使用Hive语法创建DLI表。DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 注意事项 CTAS建表语句不能指定表的属性。 Hive DLI表不支持在建表时指定多字符的分隔符。
使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南 概述 DLI提供了使用自定义Jar运行Flink作业并将数据写入到OBS的能力。本章节JAVA样例代码演示将kafka数据处理后写入到OBS，具体参数配置请根据实际环境修改。 环境准备 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。
窗口聚合 窗口表值函数(TVF)聚合 窗口聚合是通过GROUP BY子句定义的，其特征是包含窗口表值函数产生的 “window_start” 和 “window_end” 列。和普通的 GROUP BY 子句一样，窗口聚合对于每个组会计算出一行数据。和其他连续表上的聚合不同，窗口
CREATE TABLE 语法 ① CREATE TABLE [ IF NOT EXISTS ] [catalog_name.][db_name.]table_name ( { column_name data_type [ NOT NULL ] [ COMMENT col_comment]
窗口函数 窗口函数跨查询结果的行执行计算。它们在HAVING子句之后但在ORDER BY子句之前运行。调用窗口函数需要使用OVER子句来指定窗口的特殊语法。窗口具有三个组成部分： 分区规范，它将输入行分为不同的分区。这类似于GROUP BY子句如何将行分为聚合函数的不同组。 排序
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