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encode = "parquet", ak = "{{myAk}}", sk = "{{mySk}}" ); 数据最终在OBS中的存储目录结构为：obs://obs-sink/car_infos/day=xx/part-x-x。 数据生成后，可通过如下SQL语句建立OBS分区表，用于后续批处理：
key2=val2, ...) 语法说明 IF NOT EXISTS 如果数据库已经存在，则不会进行任何操作。 WITH OPTIONS 数据库属性一般用于存储关于这个数据库额外的信息。 表达式 key1=val1中的键和值都是字符串文本常量。 父主题： DDL语法定义
server-id 否 5400~6000随机值 String 数据库客户端的一个数字ID，该ID必须是MySQL集群中全局唯一的。建议针对同一个数据库的每个作业都设置一个不同的ID。 默认会随机生成一个5400~6400的值。 scan.startup.mode 否 initial
根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka或ecs的地址-->
table-name 否 table存储模式下必配，redis中存储表名。在table存储模式下，数据将以hash类型存储到redis，其中key为：${table-name}:${ext-key}，field名为列名。 说明： table存储模式：将connector.table-name、connector
Flink Jar作业设置backend为OBS，报错不支持OBS文件系统 问题现象 客户执行Flink Jar作业，通过设置checkpoint存储在OBS桶中，作业一直提交失败，并伴有报错提交日志，提示OBS桶名不合法。 原因分析 确认OBS桶名是否正确。 确认所用AKSK是否有权限。
保存SQL模板 功能介绍 该接口用于存储指定的SQL语句，后续可以重复使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v1.0/{project_id}/sqls 参数说明 表1 URI参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
quet文件大小控制在256MB范围内（平衡读写内存消耗和HDFS存储有效利用），因此可以看出2GB的这个限制只是一个经验值，因为不同的业务数据经过列存压缩后大小是不一样的。 为什么建议是2GB？ 2GB的数据存储成列存Parquet文件后，大概的数据文件大小是150MB ~ 2
DLI Delta表概述 Delta表是一种基于Delta Lake技术实现的数据存储解决方案，它使用基于文件的事务日志扩展了 Parquet 数据文件，可以处理 ACID 事务和可缩放的元数据。 Delta Lake与Apache Spark API完全兼容，并且其设计能够与结
上传数据到OBS桶：通过OBS管理控制台或者使用命令行工具将存储在sftp中的文件数据上传到OBS桶中。 Spark读取OBS文件数据，详见使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据。 配置Spark作业：配置Spark作业访问OBS中存储的数据。 提交Spark作业：完成作业编写后，提交并执行作业。
an掉了，flink需要从parquet文件读增量数据，性能会有下降；如果保留时间过长，会导致log里面的历史数据冗余存储。 具体可以按照下面的计算公式来保留2个小时的历史版本数据： 版本数设置为3600*2/版本interval时间，版本interval时间来自于flink作业
1994 年制定的标准，用于决策支持系统方面的测试基准）发展而来的。TPC-H用3NF实现了一个数据仓库，共包含8个基本关系，其数据量可以设定从1G~3T不等。TPC-H 基准测试包括 22 个查询(Q1~Q22)，其主要评价指标是各个查询的响应时间，即从提交查询到结果返回所需时间。TPC-H
根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka或ecs的地址 >
在HiveCatalog中一个表默认被认为是通用的。如果使用Hive方言，就不需要connector属性。了解Hive方言。 注意事项 警告Hive Metastore以小写形式存储所有元数据对象名称。 如果使用相同名称的目录已经存在，那么将会抛出一个异常。 Hudi表需要使用hudi
创建Password类型跨源认证 操作场景 通过在DLI控制台创建的Password类型的跨源认证，将DWS、RDS、DCS和DDS数据源的密码信息存储到DLI，无需在SQL作业中配置账号密码，安全访问DWS、RDS、DDS、DCS数据源。 Password类型跨源认证支持连接的数据源 P
MAP 一组无序的键/值对，使用给定的Key和Value对生成MAP。键的类型必须是原生数据类型，值的类型可以是原生数据类型或复杂数据类型。同一个MAP键的类型必须相同，值的类型也必须相同。 map(K <key1>, V <value1>, K <key2>, V <value2>[
trans_array函数用于将一行数据转为多行的UDTF，将列中存储的以固定分隔符格式分隔的数组转为多行。 使用限制 所有作为key的列必须位于在前面，而要转置的列必须放在后面。 在一个select中只能有一个UDTF，不可以再出现其他的列。 不可以与group by、cluster
接作为一个redis中的一个value。 而当是array或者map时，会将array中的每个值作为redis中的一个value，会将map中该字段的value作为redis中的value。array-scores用于sorted-set的data-type，表示使用两个arra
有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全，而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
语法格式 1 2 SHOW PARTITIONS [db_name.]table_name [PARTITION partition_specs]; 关键字 PARTITIONS：表中的分区。 PARTITION：分区。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name Da
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