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"elastic_pool_dli", "hosts": [ { "ip":"192.168.0.1", "name":"ecs-97f8-0001" }, { "ip":"192.168.0.2", "name":"ecs-97f8-0002"
使用由DLI提供的元数据服务时，不支持本命令。 权限需求 由DLI提供的元数据服务 SQL权限：不支持。 由LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。 系统响应 可以检查任务状态是否成功，查看任务结果，查看任务日志确认有无异常。 父主题： Hudi CALL
TABLE所需权限列表 权限描述 表的ALTER权限 细粒度权限：dli:table:alter。 由LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。 示例 alter table h0 add columns(ext0 string); alter
TABLE所需权限列表 权限描述 表的ALTER权限 细粒度权限：dli:table:alter。 由LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。 示例 ALTER TABLE table1 DROP COLUMN a.b.c ALTER TABLE
数据类型 数据类型介绍 布尔类型 整数类型 固定精度型 浮点型 字符类型 时间和日期类型 复杂类型 父主题： HetuEngine SQL语法
Flink作业概述 DLI支持的两种类型的Flink作业： Flink OpenSource SQL类型作业： 完全兼容社区版的Flink，确保了作业可以在这些Flink版本上无缝运行。 在社区版Flink的基础上，DLI扩展了Connector的支持，新增了Redis、DWS作
通过Spark Datasource API或者Flin写Hudi表的场景，通过这两种方式写Hudi时需要增加向Hive同步元数据的配置项；该配置的目的是将Hudi表的元数据统一托管到Hive元数据服务中，为后续的跨引擎操作数据以及数据管理提供便利。 父主题： Hudi数据表设计规范
BI连接DLI的操作步骤。 配置Superset连接DLI进行数据查询和分析 介绍Superset连接DLI的操作步骤。 配置PowerBI通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 介绍PowerBI基于Kyuubi连接DLI，以访问和分析DLI中的数据的操作步骤。 配置Fine BI通
dli_elastic_resource_pool：弹性资源池 dli_enhanced_datasource：增强型跨源连接 dli_database：数据库 dli_package_resource：资源包（不支持指定有Module ID的内置资源包） dli_flink_job：Flink作业
代表最大或最小的 N 条记录会被保留。 [AND conditions]: 在 where 语句中，可以随意添加其他的查询条件，但其他条件只允许通过 AND 与 rownum <= N 结合使用。 注意事项 TopN 查询的结果会带有更新。 Flink SQL 会根据排序键对输入的流进行排序。
代表最大或最小的 N 条记录会被保留。 [AND conditions]: 在 where 语句中，可以随意添加其他的查询条件，但其他条件只允许通过 AND 与 rownum <= N 结合使用。 注意事项 TopN 查询的结果会带有更新。 Flink SQL 会根据排序键对输入的流进行排序。
CHARGING_MODE_CU; String description = "test for sdk"; Queue queue = client.createQueue(qName, cu, mode, description); System.out.println("----------
设置和传入任意的Kafka原生配置文件。 注意： “properties.”中的后缀名必须是Apache Kafka中的配置键。 例如关闭自动创建topic：'properties.allow.auto.create.topics' = 'false'。 存在一些配置不支持配置，如'key.deserializer'和'value
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 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
<descriptorRefs> <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef> </descriptorRefs>
DATE_FORMAT (order_time, 'yyyyMMdd') from orderSource; 配置作业运行参数： 选择队列，并配置Flink版本至少为1.15。 配置权限足够的委托。 配置OBS桶。 开启Checkpoint，使用Hudi时必须开启Checkpoint。 提交作业并检查Flink
TABLES的输出schema是database: string。 Spark3.3.x： SHOW TABLES的输出schema从database: string变成了namespace: string。 其中对于内置catalog，namespace字段被命名为database；对于v2 c
s/{database_name}/tables/{table_name}/partitions 参数说明 表1 URI 参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 database_name
场景一：固定资源造成资源浪费和资源不足的场景 在每天的不同时段，作业任务对资源的请求量也会发生变化，如果采用固定资源规格则会导致资源浪费或者资源不足的问题。例如，如下图图2示例可以看出： 大约在凌晨4点到7点这个数据段，ETL作业任务结束后没有其他作业，因为资源固定一直占用，导致严重的资源浪费。
显示所有角色和用户的绑定关系 功能描述 在当前database显示角色与某用户的绑定关系。 语法格式 1 SHOW PRINCIPALS ROLE; 关键字 无。 注意事项 变量ROLE必须存在。 示例 1 SHOW PRINCIPALS role1; 父主题： 数据权限相关
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