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的起始位置，与start-time不能同时设置。 connector.start-time 否 DIS数据读取从该起始时间的数据。 当该参数配置时则从配置的时间开始读取数据，有效格式为yyyy-MM-dd HH:mm:ss。 当没有配置start-time也没配置offset的时候，读取最新数据。
Hive兼容表是以Hive兼容的方式存储的，他们的元数据和实际的数据都在分层存储中。因此，通过flink创建的与hive兼容的表，可以通过hive查询。 Hive通用表是特定于Flink的。当使用HiveCatalog创建通用表时，只是使用HMS来持久化元数据。虽然这些表对Hive来说是可见的，但Hi
建进度。 步骤2：创建数据源与CDM的数据连接 本例以MySQL数据源为例，介绍创建数据源与CDM的数据连接的操作步骤。 进入CDM主界面，单击左侧导航上的“集群管理”，找到步骤1：创建CDM集群章节创建的集群“cdm-aff1”。 单击CDM集群后的“作业管理”，进入作业管理界面。
“预览页面”将显示对应表的前10条数据。 预览数据步骤 预览数据的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面预览数据。 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 单击需导出数据对应数据库名称，进入该数据库“表管理”页面。 单击目标表“操作”栏中的“更多”，选择“表属性”。
12”，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。 创建HBase源表的列簇必须定义为ROW类型，字段名对应列簇名（column family），嵌套的字段名对应列限定符名（column qualifier）。 用户只需在表结构中声明查询中使用的的列簇和列限定符。除了ROW类型的列，剩下的原子数据类型字段（比如，STRING
SQL使用DEW管理访问凭据 创建HBase源表的列簇必须定义为ROW类型，字段名对应列簇名（column family），嵌套的字段名对应列限定符名（column qualifier）。 用户只需在表结构中声明查询中使用的的列簇和列限定符。除了ROW类型的列，剩下的原子数据类型字段（比如，STRING
return 含表的数据库不能直接删除，请先删除数据库的表再删除数据库。 数据库删除后，将不可恢复，请谨慎操作。 完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 查询所有数据库 DLI提供查询数据库列表接口。您可以使用该接口查询当前已创建的数据库列表。示例代码如下：
步骤4：创建增强型跨源连接 创建DLI连接Kafka的增强型跨源连接 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”中获取获取该实例的“虚拟私有云”和“子网”信息，方便后续操作步骤使用。
步骤4：创建增强型跨源连接 创建DLI连接Kafka的增强型跨源连接 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”中获取获取该实例的“虚拟私有云”和“子网”信息，方便后续操作步骤使用。
所要删除的表必须是当前数据库下存在的，否则会出错，可以通过添加IF EXISTS来避免出错。 示例 参考创建OBS表或者创建DLI表中的示例描述创建对应的表。 在当前所在数据库下删除名为test的表。 1 DROP TABLE IF EXISTS test; 父主题： 表相关
Capture）技术的缩写，它可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。 本示例通过创建MySQL CDC源表来监控MySQL的数据变化，并将变化的数据信息插入到DWS数据库中。
DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 DLI Flink 1.15版本支持两种DWS Connector方式用于接入GaussDB数据： （推荐使用）DWS服务自研的DWS Connector：更关注于直接与DWS的性能与交互，用户能够更加灵活便捷的与DWS进行数据的读写操作。
简介 数据类型隐式转换指用户通过客户端访问HetuEngine资源时，当查询的数据类型和表的数据类型不匹配时，HetuEngine能自动进行数据类型转换，避免用户在使用时因强数据类型校验带来的不便。当前在插入数据（Insert）、条件判断（Where）、运算操作（+、-、*、/）以及函数调用（连接操作
BI工具是数据分析的强大助手，提供数据可视化、报表生成和仪表板创建等功能。 DLI服务通过对数据的融合分析处理，可以为BI工具提供标准的、有效的高质量数据，供给后续的数据统计分析使用。 通过连接到DLI，BI工具可以更加灵活的使用DLI访问和分析数据，帮助企业快速做出基于数据的决策。 DLI为BI工具提供了便捷的连接方法：
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。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subta
如果指定了ONLY参数，则结果集将限制为包含参数数量的前若干行。 如果指定了WITH TIES参数，则要求必须带ORDER BY子句。其结果集中包含符合条件的前若干行基本结果集以及额外的行。这些额外的返回行与基本结果集中最后一行的ORDER BY的参数一样： CREATE TABLE nation
1.0 0.11.0 如何判断队列支持的计算引擎版本：首先进入DLI的控制台界面，点击左侧菜单栏的”资源管理”-> ”队列管理”。在队列管理的界面筛选并选中需要查询的队列，随后点击窗口底部的窗格，展开隐藏的队列详情页面，在支持版本即可查看可用的计算引擎版本。对于SQL队列，无法切换
ult”的数据库。 删除数据库 DLI提供删除数据库的接口。您可以使用该接口删除数据库。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 //调用Database对象的deleteDatabase接口删除数据库, //其中Database对象通过调用对象DLIClient的getDatabase(String
单击“提交”完成弹性资源池的创建。 在弹性资源池的列表页，选择要操作的弹性资源池，单击操作列的“添加队列”。 配置队列的基础配置，具体参数信息如下。 表4 弹性资源池添加队列基础配置 参数名称 参数说明 配置样例 名称 弹性资源池添加的队列名称。 dli_queue_01 类型 选择创建的队列类型。
数据保护技术 数据存储安全 为了确保您的个人敏感数据（例如用户名、密码、手机号码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，DLI对用户数据的存储和传输进行加密保护，以防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 数据销毁机制 用户删除DLI队列后，存储在集群上的用户个人敏感数据会随之删除。
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