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对象存储OBS结果表 功能描述 FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以
对象存储OBS 对象存储OBS源表 对象存储OBS结果表 父主题： Connector列表
278014413, /spark.db/sink_parquent_obs/compacted-part-fd4d4cc8-8b18-42d5-b522-9b524500fa23-0-0] 父主题： 对象存储OBS
Key)或Token两种认证方式初始化客户端，具体操作请参考初始化DLI客户端 Java SDK列表 表1 Java SDK列表 类型 说明 OBS授权 介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java SDK使用说明。 队列相关 介绍创建队列、获取默认队列、查询所有队列、删除队列的Java SDK使用说明。
String bucketName ="obs_name"; ObsBuckets obsBuckets = new ObsBuckets(); obsBuckets.addObsBucketsItem(bucketName);
Python SDK概述 操作场景 DLI SDK让您无需关心请求细节即可快速使用数据湖探索服务。本节操作介绍如何在Python环境获取并使用SDK。 使用须知 要使用DLI Python SDK访问指定服务的 API ，您需要确认已在DLI管理控制台开通当前服务并完成服务授权。
概述 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
程序包管理概述 在执行DLI作业前需要将UDF Jar包或Jar作业程序包上传到云平台进行统一的管理和维护。 有以下两种方式管理程序包： （推荐使用）上传至OBS管理程序包：提前将对应的jar包上传至OBS桶中，在作业配置时选择对应的OBS路径。 （DLI程序包功能即将停用）上传
概述 欢迎使用数据湖探索。 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、trino生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。支持标准SQL/Spark
数据迁移与传输方式概述 导入数据至OBS DLI支持在不迁移数据的情况下，直接访问OBS中存储的数据进行查询分析。 您只需将本地数据导入OBS即可开始使用DLI进行数据分析。 导入数据的具体操作请参考上传对象。 迁移数据至DLI 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI，确保数据
在估算存储费用时，请特别注意，DLI采用压缩存储，通常能压缩到原文件大小的 1/5 。DLI存储按照压缩后的大小计费。 如果数据存储在OBS服务中，则DLI服务不收取存储费用，对应的费用由OBS服务收取。 扫描量计费 按照用户每个作业的数据扫描量（单位为“GB”）收取计算费用。 当前仅适用于在默认def
概述 DLI支持原生Spark的DataSource能力，并在其基础上进行了扩展，能够通过SQL语句或者Spark作业访问其他数据存储服务并导入、查询、分析处理其中的数据，目前支持的DLI跨源访问服务有：表格存储服务CloudTable，云搜索服务CSS，分布式缓存服务DCS，文
DLI委托概述 什么是委托？ 各云服务之间存在业务交互关系，一些云服务需要与其他云服务协同工作，需要您创建云服务委托，将操作权限委托给DLI服务，让DLI服务以您的身份使用其他云服务，代替您进行一些资源运维工作。 例如：在DLI新建Flink作业所需的AKSK存储在数据加密服务D
Hudi存储结构 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 在DLI环境，Hudi表的数据文件存储在OBS上，因此可以通过查看OBS文件检查。 如下，展示了Hudi 多级分区COW表存储结构的示意。 hudi_table ├── .hoodie // 元数据文件夹
请求参数说明如下，详细参数使用可以参考Python SDK概述下载样例代码。 kind：资源包类型，当前支持的包类型分别为： jar：用户jar文件 pyfile：用户Python文件 file：用户文件 modelfile：用户AI模型文件 obs_jar_paths：对应资源包的OBS路径，参数构成为：{bucketName}
Format概述 Flink 提供了一套与表连接器（table connector）一起使用的表格式（table format）。 表格式是一种存储格式，定义了如何把二进制数据映射到表的列上。 表1 Flink支持格式 Formats 支持的Connectors CSV Kafka
存储数据：DLI中支持创建OBS表，该类型表在DLI服务中只有元数据，实际数据在该表对应的OBS路径中。 创建OBS表的SQL语法请参考《使用DataSource语法创建OBS表》和《使用Hive语法创建OBS表》。 备份数据：使用DLI提供导出API，将DLI的数据导出到OBS中备份。 具体API请参考《导出数据》。
SDK概述下载样例代码。 kind：资源包类型，当前支持包类型分别为： jar：用户jar文件 pyfile：用户Python文件 file：用户文件 modelfile：用户AI模型文件 paths：对应资源包的OBS路径，参数构成为：{bucketName}.{obs域名}/
Flink作业概述 DLI支持的两种类型的Flink作业： Flink OpenSource SQL类型作业： 完全兼容社区版的Flink，确保了作业可以在这些Flink版本上无缝运行。 在社区版Flink的基础上，DLI扩展了Connector的支持，新增了Redis、DWS作
return print(table) 完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 创建OBS表 DLI提供创建OBS表的接口。您可以使用该接口创建数据存储在OBS的表。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
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