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怎样将OBS表映射为DLI的分区表？ 场景概述 用户使用Flink SQL作业时，需要创建OBS分区表，用于后续进行批处理。 操作步骤 该示例将car_info数据，以day字段为分区字段，parquet为编码格式，转储数据到OBS。更多内容请参考《数据湖探索Flink SQL语法参考》。
Hudi Archive操作说明 什么是Archive Archive用户清理Hudi表的元数据文件（位于.hoodie目录下，格式为 ${时间戳}.${操作类型}.${操作状态}，比如20240622143023546.deltacommit.request）。对Hudi表进行
DLI支持的Prometheus基础监控指标 表1提供了DLI支持的Prometheus基础监控指标，AOM Prometheus支持免费存储基础指标。 除基础指标外，AOM Prometheus提供的自定义指标按计费规则付费使用。 表1 DLI支持的Prometheus监控指标
ENFORCED。 它申明了是否输入/出数据会做合法性检查（是否唯一）。Flink 不存储数据因此只支持 NOT ENFORCED 模式，即不做检查，用户需要自己保证唯一性。 Flink 假设声明了主键的列都是不包含 Null 值的，Connector 在处理数据时需要自己保证语义正确。 注意:
购买了套餐包时，按需使用过程中优先抵扣套餐包的额度，超过额度的使用量按照按需计费。 套餐包需结合重置周期使用，如重置周期为月，且按订购周期重置，即如果用户1月5日订购套餐包资源，之后每个月的5日同一时间重置套餐包资源。 父主题： 计费相关问题
创建并提交SQL作业 场景描述 本章节指导用户通过API提交SQL作业创建数据库和表，并查询数据。 涉及接口 创建弹性资源池 创建队列 提交SQL作业（推荐） 操作步骤 创建弹性资源池elastic_pool_dli 接口相关信息 URI格式：POST /v3/{project_
权限需求 由DLI提供的元数据服务 SQL权限： database table CREATE_TABLE 来源表：SELECT 细粒度权限：dli:table:createTable, dli:table:select 由LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。
* 200) ELSE 0 END ) a GROUP BY a.Key; JOIN数据倾斜解决方案 登录数据湖探索管理控制台，选择“SQL作业”，在要修改的作业所在行的“操作”列，单击“编辑”进入SQL编辑器界面。 在SQL编辑器界面，单击“
运行Spark作业报java.lang.AbstractMethodError Spark 2.3对内部接口Logging做了行为变更，如果用户代码里直接继承了该Logging，且编译时使用的是低版本的Spark，那么应用程序在Spark 2.3的环境中运行将会报java.lang
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 h0 add columns(ext0 string); alter
在作业列表中，单击对应的作业名称，然后在“运行日志”页签，可以单击页面提供的OBS链接跳转至对应的路径下。 关于如何创建Flink SQL作业或者Flink Jar作业，请参考《数据湖探索用户指南》。 父主题： Flink作业咨询类
当表继承了数据库的权限时，无需重复对表赋予已继承的权限。 因为继承的权限已经足够使用，重复授权还可能导致表权限管理上的混乱。 在控制台操作表权限时： 如果“用户授权”赋予表的权限与继承权限相同，系统会提示已有该权限无需重复操作。 通过“项目授权”赋予的权限与继承权限相同时，系统不再向您提醒重复的权限信息。
peline.global-job-parameters中。 key和value之间通过冒号(:)分隔，所有key-value用逗号(,)连接。 如果key或value中含有逗号(,)，则需要用双引号(")将key:value整个包围起来。参考k2。 如果key或value中含有
peline.global-job-parameters中。 key和value之间通过冒号(:)分隔，所有key-value用逗号(,)连接。 如果key或value中含有逗号(,)，则需要用双引号(")将key:value整个包围起来。参考k2。 如果key或value中含有
维表就是代表存储数据维度信息的数据源。常见的用户维表有 MySQL，Redis等。 结果表：Flink作业输出的结果数据表，将每条实时处理完的数据写入的目标存储，如 MySQL，HBase 等数据库。 示例： Flink 实时消费用户订单数据的 Kafka 源表，通过Redis维
当“checkpoint_enabled”为“true”时，该参数是用户授权保存快照的OBS桶名称。 当“log_enabled” 为“true”时，该参数是用户授权保存作业日志的OBS桶名称。 log_enabled 否 Boolean 是否开启作业的日志上传到用户的OBS功能。默认为“false”。 smn_topic
(InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } Cluster为用户自建的队列。 传参不能为JSON格式。 对应批处理作业提交提供两个接口： 异步 asyncSubmit，提交后直接返回，不等待 同步 submit，提交后会一直等待作业执行结束
数据类型是数据的一个基本属性，用于区分不同类型的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同，能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在表中。表中的每一列都定义了数据类型，用户存储数据时，须遵从这些数据类型的属性，否则可能会出错。 DLI当前只支持原生数据类型。 父主题： 数据类型
ENFORCED。 它申明了是否输入/出数据会做合法性检查（是否唯一）。Flink 不存储数据因此只支持 NOT ENFORCED 模式，即不做检查，用户需要自己保证唯一性。 Flink 假设声明了主键的列都是不包含 Null 值的，Connector 在处理数据时需要自己保证语义正确。 注意:
认证信息名，同一个project下唯一。 user_name 否 String 认证相关用户名。 password 否 String 认证相关用户密码。 certificate_location 否 String 用户安全集群的证书路径，目前只支持OBS路径，cer类型文件。 datasource_type
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