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ROW 类型的列，剩下的原子数据类型字段（比如，STRING, BIGINT）将被识别为 HBase 的 rowkey，一张表中只能声明一个 rowkey。rowkey 字段的名字可以是任意的，如果是保留关键字，需要用反引号。 语法格式 create table hbaseSource
自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 POM依赖 <dependency> <groupId>org
cdc-events-duplicate 设置成true，并在该source上定义PRIMARY KEY。 框架会生成一个额外的有状态算子，使用该primary key来对变更事件去重并生成一个规范化的changelog流。 更新信息请参考Debezium 官方文档。 消费Debezium Postgres
[,… ] ) ] 描述 使用LIKE子句可以在一个新表中包含一个已存在的表所有的列定义。可以使用多个LIKE来复制多个表的列。 如果使用了INCLUDING PROPERTIES，表的所有属性也会被复制到新表，该选项最多只能对一个表生效。 对于从表中复制过来的属性，可以使用WITH子句指定属性名进行修改。
异常重试最大次数为无限时显示为“无限”，其余为设置的具体值。 从Checkpoint恢复 开启或关闭。 ID 作业ID。 保存点路径 保存点的OBS存储路径。 开启Checkpoint 开启或关闭。 Checkpoint间隔 将作业运行的中间结果保存到OBS的间隔时间，单位为秒。 Checkpoint模式
TABLE创建空表。 使用IF NOT EXISTS子句时，如果表已经存在则不会报错。 可选WITH子句可用于设置新创建的表的属性，如表的存储位置（location）、是不是外表（external）等。 示例 用指定列的查询结果创建新表orders_column_aliased：
约束限制 使用Notebook实例提交DLI作业必须使用弹性资源池下的通用队列。 每一个弹性资源池关联唯一的Notebook实例。 Notebook作业运行过程中产生的临时数据将会存储在DLI作业桶中，且必须使用并行文件系统。 请在ModelArts管理控制台管理Notebo
'obs://bucket/path/hudi_sink_table', //指定Hudi表的存储路径 'table.type' = 'MERGE_ON_READ',
件，Compaction包含两个过程Schedule和Run。Schedule过程会在TimeLine里生成一个Compaction Plan，这个Compaction Plan会记录哪些parquet文件将会与哪些log文件进行合并，但是仅仅是一个Plan，没有去合并。Run过
单击“空间管理”，进入数据开发页面。 购买DataArts Studio实例的用户，系统将默认为其创建一个默认的工作空间“default”，并赋予该用户为管理员角色。您可以使用默认的工作空间，也可以参考本章节的内容创建一个新的工作空间。 如需创建新的空间请参考创建并管理工作空间。 图3 进入DataArts
chema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。 两个字段其中第一个字段类型是array表示Redis的set中的值，第二个字段类型为array<double>，表示相应索引的score。其示例如下： CREATE
创建数据库 功能描述 创建数据库。 语法格式 1 2 3 CREATE [DATABASE | SCHEMA] [IF NOT EXISTS] db_name [COMMENT db_comment] [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value
Python SDK环境配置 操作场景 在进行二次开发时，要准备的开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 安装Python Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual
15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据
ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 结果表 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上。
col3=test} --创建一个名为web的schema： CREATE SCHEMA web; --在hive 数据源下创建一个名为sales的schema： CREATE SCHEMA hive.sales; --创建一个名为traffic，如果不存在的话： CREATE
配置DBeaver连接DLI进行数据查询和分析 DBeaver 是一个免费且开源的数据库管理工具，支持多种数据库，通过DBeaver这款可视化数据库管理工具可以查看数据库结构、执行SQL查询和脚本、浏览和导出数据等。本节操作介绍DBeaver连接DLI服务的操作步骤。 操作前准备
典型场景示例：迁移Kafka数据至DLI 本文为您介绍如何通过CDM数据同步功能，迁移MRS Kafka数据至DLI。 前提条件 已创建DLI的SQL队列。创建DLI队列的操作可以参考创建DLI队列。 创建DLI队列时队列类型需要选择为“SQL队列”。 已创建包含Kafka组件的
参数类型 说明 job_id 否 Long 作业ID。 name 否 String 作业名称。长度限制：0-57个字符。 desc 否 String 作业描述。长度限制：0-512个字符。 user_name 否 String 用户名，当“show_detail”为“false”时独有。
Canal Format 功能描述 Canal是一个 CDC（ChangeLog Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息（Canal
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