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打印内容 条件1 条件2 标识符:任务 ID> 输出数据 需要提供前缀打印标识符，即创建Print表时在with参数中指定print-identifier。 parallelism > 1 标识符> 输出数据 需要提供前缀打印标识符，即创建Print表时在with参数中指定print-identifier。
之间的作业效率互不影响，保障作业性能。 管理员用户、程序包组拥有程序包组的所有权限。不需要进行权限设置，且其他用户无法修改其程序包组权限。 管理员用户、程序包的所有者拥有程序包的所有权限。不需要进行权限设置，且其他用户无法修改其程序包权限。 程序包组作为一个单元，用于管理行为一致
UDTF函数需继承TableFunction函数，并实现eval方法。open函数及close函数可选。如果需要UDTF返回多列，只需要将返回值声明成Tuple或Row即可。若使用Row，需要重载getResultType声明返回的字段类型。 编写代码示例 import org.apache
打印内容 条件1 条件2 标识符:任务 ID> 输出数据 需要提供前缀打印标识符，即创建Print表时在with参数中指定print-identifier。 parallelism > 1 标识符> 输出数据 需要提供前缀打印标识符，即创建Print表时在with参数中指定print-identifier。
e。 table_name 需要删除的Table名称。 注意事项 在该命令中，IF EXISTS和db_name是可选配置。 在使用本语句删除外表时，OBS目录的数据不会自动删除。 删除MOR表时，后缀_rt表和后缀_ro表不会自动删除，如需删除需要额外执行DROP语句。 示例 DROP
使用DLI提交SQL作业查询RDS MySQL数据的操作流程 操作步骤 说明 步骤1：准备数据源通道 本样例场景需要创建Kafka实例作为数据源通道。 步骤2：准备数据输出通道 本样例场景需要创建RDS实例作为数据输出通道。 步骤3：创建OBS桶保存输出数据 创建OBS桶，为DLI Flin
将区域一中的DLI表数据导出到自定义的OBS桶中。 具体请参考《数据湖探索用户指南》。 通过OBS跨区域复制功能将数据复制至区域二的OBS桶中。 具体请参考跨区域复制。 根据需要导入或使用对应的数据。 父主题： SQL作业开发类
权限要求 增强型跨源连接需要使用VPC、子网、路由、对等连接功能，因此需要获得VPC（虚拟私有云）的VPC Administrator权限。 可在服务授权中进行设置。 使用约束限制 使用DLI增强型跨源时，弹性资源池/队列的网段与数据源网段不能重合。 访问跨源表需要使用已经创建跨源连接的队列。
主机信息用于配置主机的IP与域名的映射关系，在作业配置时只需使用配置的域名即可访问对应的主机。在跨源连接创建完成后，支持修改主机信息。 常见的访问MRS的HBase集群时需要配置实例的主机名（即域名）与主机对应的IP地址。 约束限制 已获取MRS主机信息。请参考怎样获取MRS主机信息? 修改主机信息 登录DLI管理控制台。
在DLI使用Hudi提交Spark SQL作业 登录DLI管理控制台，选择“SQL编辑器”首进入提交SQL作业的界面。提交SQL作业时需要选择支持Hudi的Spark SQL队列。 创建一张Hudi表： 将如下的建表语句粘贴至DLI SQL编辑器的输入区域，修改 LOCATION
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。 前提条件 该场景需要与ClickHouse建立增强型跨源连接，并根据实际情况设置ClickHouse集群所在安全组规则中的端口。 建立增强型跨源连接，请参考《
'print' ); insert into printSink select * from orders; 若不需要读取整个message的消息，而是需要读取每个字段的值，则需要将使用如下语句： CREATE TABLE orders ( `topic` String metadata
当schema-syntax为map或array时，非主键字段最多只能有一个，且需要为相应的map或array类型。 当schema-syntax为fields-scores时，非主键字段个数需要为偶数，且除主键字段外，每两个字段的第二个字段的数据类型需要为double，该字段的值视为前一个字段的score。其示例如下：
常见场景的委托权限策略 本节操作提供了DLI常见场景的委托权限策略，用于用户自定义权限时配置委托的权限策略。委托策略中的“Resource”根据需要具体情况进行替换。 数据清理委托权限配置 适用场景：数据清理委托，表生命周期清理数据及lakehouse表数据清理使用。该委托需新建后自定
respond错误 问题现象 运行Spark作业，作业运行失败，作业日志中提示No respond错误 解决方案 重新创建Spark作业，创建作业时需要在“Spark参数（--conf）”中添加配置：“spark.sql.mrs.opentsdb.ssl.enabled=true”。 父主题：
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 C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。 安装Python依赖库 DLI
DLI表不支持在建表时指定多字符的分隔符。 关于分区表的使用说明： 创建分区表时，PARTITONED BY中指定分区列必须是不在表中的列，且需要指定数据类型。分区列支持string, boolean, tinyint, smallint, short, int, bigint, long
Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。初期Flink作业规划的Kafka的分区数partition设置过小或过大，后期需要更改Kafka区分数。 解决方案 在SQL语句中添加如下参数： connector.properties.flink.partition-discovery
操作场景 在安装和使用Python SDK前，确保您已经完成开发环境的基本配置。 Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。 操作步骤 从Python官网下载并安装Python版本。
multiLevelDirEnable：本例设置为true，表示查询该表时会迭代读取表路径中的所有文件和子目录文件，若不需要此项配置可以设置为false或不设置（默认为false）； compression：当创建的OBS表需要压缩时，可以使用compression关键字来配置压缩格式，本例中就使用了zstd压缩格式。
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