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databases语句时，Kyuubi引擎如何展示数据源接口的模式名称。 true：表示在展示模式名称时，包含 DLI 的名称作为前缀。 false：表示在展示模式名称时，不包含 DLI 的名称。 例如如果配置为true，并且有一个DLI名称为 hive，那么在执行show schemas时，输出为hive.default的格式。
化的Catalog，二是利用Flink来读写Hive的表。Overview | Apache Flink 从Flink 1.11.0开始，在使用 Hive方言时，Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性，改善与Hive的互操作性，并减少用户
步骤6：发送数据和查询结果：RDS Postgres的表上插入数据，在DWS上查看运行结果。 步骤1：创建队列 登录DLI管理控制台，在左侧导航栏单击“资源管理 > 队列管理”，可进入队列管理页面。 在队列管理界面，单击界面右上角的“购买队列”。 在“购买队列”界面，填写具体的队列配置参数，具体参数填写参考如下。
Filesystem 注意事项 Maxwell应用允许将每个变动消息精确地传递一次。在这种情况下，Flink在消费Maxwell生成的消息时处理得很好。如果Maxwell应用程序在at-least-once模式处理，它可能向Kafka写入重复的改动消息，Flink将获得重复的消息。这
了成本并提高了资源利用率。 存算分离场景下，DLI支持OBS在创建桶时数据冗余策略选择单AZ或者多AZ存储，两种存储策略区别如下： 选择多AZ存储，数据将冗余存储至多个AZ中，可靠性更高。选择多AZ存储的桶，数据将存储在同一区域的多个不同AZ。当某个AZ不可用时，仍然能够从其他A
单击总览页面右上角“购买队列”进行创建队列。 在“队列管理”页面创建队列。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，选择“资源管理 > 队列管理”。 单击“队列管理”页面右上角“购买队列”进行创建队列。 在“SQL编辑器”页面创建队列。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，选择“SQL编辑器”。
DLI Livy简介 DLI Livy是基于开源的Apache Livy用于提交Spark作业到DLI的客户端工具。 准备工作 创建DLI队列。在“队列类型”中选择“通用队列”，即Spark作业的计算资源。具体请参考创建队列。 准备一个linux弹性云服务器ECS，用于安装DLI Livy。
击“更多 > 停止”。 也可以在作业列表中，勾选一个作业，单击作业列表左上方的“停止”。 批量停止作业 勾选多个需要停止作业，单击作业列表左上方的“停止”。可以停止多个作业。 在弹出的“停止作业”窗口中，单击“确认”，停止作业。 图1 停止作业 在停止作业之前，用户可以触发保存点
才能够在执行作业时读写数据、执行特定操作。 DLI委托可以确保DLI在跨源分析场景中安全、有效地访问其他云服务。 发布区域：全部 创建DLI自定义委托 OBS 2.0支持 自定义镜像 DLI支持容器部署的集群。在容器集群中，Spark作业和Flink作业相关组件都运行在容器中，
SQL语法参考。 在执行SQL作业时，您可以在控制台选择执行SQL所在的catalog，如图2所示，或在SQL命令中指定catalogName。catalogName是DLI控制台的数据目录映射名。 图2 在SQL编辑器页面选择数据目录 对接LakeFormation实例场景，在创建数据库时需要指定数据库存储的OBS路径。
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。
访问跨源表需要使用已经创建跨源连接的队列。 在Kafka的安全组上放通DLI队列网段 在Kafka管理控制台，选择“Kafka专享版”，单击对应的Kafka名称，进入到Kafka的基本信息页面。 在“连接信息”中获取该Kafka的“内网连接地址”，在“基本信息”的“网络”中获取该实例的“
x版本中空字符串无引号。 说明： 默认情况下，空值在CSV数据源中，2.4.5版本空字符串为""，升级到spark3.3.1后空字符串无引号。 Spark2.4.x：空值在CSV数据源中为""。 Spark3.3.x：空值在CSV数据源中无引号。 如需在Spark3.3.x版本中恢复Spark2
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