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Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka topic。表类型支持源表和结果表。
Kafka源表 功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 确保已创建Kafka集群。
Kafka源表 功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是
PERMISSIVE：选择PERMISSIVE模式时，如果某一列数据类型与目标表列数据类型不匹配，则该行数据将被设置为null。 DROPMALFORMED：选择DROPMALFORMED模式时，如果某一列数据类型与目标表列数据类型不匹配，则不导入该行数据。 FAILFAST：选择FAILFAST模
清空数据 功能描述 清除DLI表或者OBS表的数据。 语法格式 1 TRUNCATE TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]; 关键字 表1 关键字说明 参数 描述 tablename 需要执
原生数据类型 DLI支持原生数据类型，请参见表1。 表1 原生数据类型 数据类型 描述 存储空间 范围 OBS表支持情况 DLI表支持情况 INT 有符号整数 4字节 -2147483648～2147483647 是 是 STRING 字符串 - - 是 是 FLOAT 单精度浮点型
Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 作为 source，upsert-kafka 连接器生产changelog流，其中每条数据记录代表一个更新或删除事件。更准确地说，数据记录中的 value 被解释为同一
迁移数据场景概述 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI，确保数据可以在DLI集中分析和管理，您可以通过云数据迁移服务CDM等迁移工具迁移数据至DLI，再使用DLI提交作业分析数据。 CDM支持数据库、数据仓库、文件等多种类型的数据源，通过可视化界面对数据源迁移任务进行配置，提高数据迁移和集成的效率。
IMPORT：导入数据到DLI的作业。 EXPORT：从DLI导出数据的作业。 DCL：包括传统DCL，以及队列权限相关的操作。 DDL：与传统DDL操作一致，即创建和删除数据库，创建和删除表的作业。 QUERY：执行SQL查询数据的作业。 INSERT：执行SQL插入数据的作业。 UPDATE：更新数据。
Kafka结果表 功能描述 DLI通过Kafka结果表将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 确保已创建kafka集群。
Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集
数据相关 导入数据 插入数据 清空数据
16) "2021-03-24 10:02:03" 常见问题 Q：当data-type为set时，最终结果数据相比输入数据个数少了是什么原因？ A：这是因为输入数据中有重复数据，导致在Redis的set中会进行排重，因此个数变少了。 Q：若Flink作业的日志中有如下报错信息，应该怎么解决？
了解数据目录、数据库和表 数据库和表是SQL作业、Spark作业场景开发的基础，在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 Flink支持动态数据类型，可以在运行时定义数据结构，不需要事先定义元数据。 数据目录 数据目录（Catalog）是元数据管理对象，它可以包含多个数据库。
Upsert Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件
配额管理 什么是配额？ 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。
删除数据库（废弃） 功能介绍 该API用于删除空数据库，默认方式下，若待删除的数据库中存在表，则需先删除其中的所有表。删除表API请参见删除表（废弃）。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： DELETE /v1
on元数据方法： 参考DLI对接LakeFormation。 DLI元数据权限管理 可通过DLI SQL权限管理或者IAM鉴权管理DLI元数据的权限 DLI SQL权限管理： 在“数据湖探索 > 数据管理 > 库表管理”页面，搜索要授权的库/表。 单击表操作列的“权限管理”，即可查看当前库/表授权信息或者新增授权。
签将很容易帮助您对不同的应用进行使用量分析和成本核算。 对DLI来说，标签用于标识购买的队列和创建数据库，对购买的DLI队列和数据库进行分类。为队列或数据库添加标签时，该队列或数据库上所有请求产生的计费话单里都会带上这些标签，您可以针对话单报表做分类筛选，进行更详细的成本分析。
配置DLI读写外部数据源数据 配置DLI读写外部数据源数据的操作流程 配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接） 使用DEW管理数据源访问凭证 使用DLI的跨源认证管理数据源访问凭证 管理增强型跨源连接 典型场景示例：配置DLI与内网数据源的网络联通 典型场景示例：配置DLI 与公网网络连通
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