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持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据存储。 利用DLI，用户可方便地将海量数据高速、低时延写入HBase。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。
创建边缘作业source流，从EdgeHub中获取数据。用户数据写入EdgeHub中，Flink边缘作业从中读取数据，作为流计算的数据输入。 适用于物联网IOT场景，将实时流计算能力从云端延伸到边缘，在边缘快速实现对流数据实时、快速、准确地分析处理，增加数据处理计算的速度和效率。同时将数据在边缘预处理，可以有
的记录能产生相同的索引名, 因此使用基于系统时间的动态索引，只能支持 append only 的流。 示例 该示例是从Kafka数据源中读取数据，并写入到Elasticsearch结果表中（本次所使用Elasticsearch版本为7.10.2），其具体步骤如下： 参考增强型跨源
在SQL作业中创建数据库（database），表（table） , 通过SQL或Spark程序作业读取插入数据。 在Spark程序作业中创建数据库（database），表（table）, 通过SQL或Spark程序作业读取插入数据。 环境准备 在进行Spark 作业访问DLI元数据开发前，请准备以下开发环境。
MAX(score) FROM T1; 测试数据和结果 表6 T1 测试数据（score） 测试结果 81 100.0 100 60 95 86 MIN(value) 测试语句： SELECT MIN(score) FROM T1; 测试数据和结果 表7 T1 测试数据（score） 测试结果 81
fields：适用于所有数据类型 fields-scores：适用于sorted set数据类型 array：适用于list、set、sorted set数据类型 array-scores：适用于sorted set数据类型 map：适用于hash、sorted set数据类型 schem
DLI将Flink作业的输出数据输出到CloudTable的OpenTSDB中。OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库。它存储的是时间序列数据，时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了一个对象随时间的变化状态或程度。支持秒级别数据的采集监控，进行
"user_name":"Alice", "area_id":"330106"} 读取kafka的作为sink的topic的数据，则可发现数据已经写入，且schema已经保存到kafka的_schema的topic中。 父主题： Format
在DLI控制台预览表数据 “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。
ngelog流。它会将INSERT/UPDATE_AFTER数据作为正常的Kafka消息写入，并将DELETE数据以value为空的Kafka消息写入（表示对应 key 的消息被删除）。Flink将根据主键列的值对数据进行分区，从而保证主键上的消息有序，因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。
使用DLI进行电商数据分析的操作过程主要包括以下步骤： 步骤1：上传数据。将数据上传到对象存储服务OBS，为后面使用DLI完成数据分析做准备。 步骤2：分析数据。使用DLI对待分析的数据进行查询。 具体样例数据及详细SQL语句可以通过数据包进行下载。 数据说明 为保护用户的隐私和数据安全，所有数据均已进行了采样和脱敏。
口输出值，从而在窗口结束前的每个周期都可以看到最新的结果。 提高数据的精确性 在窗口结束后，允许设置延迟时间。根据设置的延迟时间，每到达一个迟到数据，则更新窗口的输出结果 注意事项 若使用insert语句将结果写入sink中，则sink需要支持upsert模式。 语法格式 TUMBLE(time_attr
Flink OpenSource SQL1.10语法概览 本章节介绍目前DLI所提供的Flink OpenSource SQL语法列表。参数说明，示例等详细信息请参考具体的语法说明。 创建源表相关语法 表1 创建源表相关语法 语法分类 功能描述 创建源表 Kafka源表 DIS源表
SQL使用DEW管理访问凭据 Flink Opensource SQL场景使用DEW管理和访问凭据的操作指导，将Flink作业的输出数据写入到Mysql或DWS时，在connector中设置账号、密码等属性。 Flink Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 访问OBS的AKSK为例介绍Flink
None 服务介绍 数据湖探索 DLI 介绍什么是数据湖探索 02:47 数据湖探索DLI产品介绍 功能介绍 数据湖探索 DLI 熟悉数据湖探索控制台 03:10 数据湖探索控制台介绍 操作指导 数据湖探索 DLI 介绍怎样创建提交SQL作业 07:36 数据湖探索SQL作业入门指导
创建sink流将Flink作业数据通过OBS转储方式输出到数据仓库服务(DWS)，即Flink作业数据先输出到OBS，然后再从OBS导入到DWS。如何导入OBS数据到DWS具体可参考《数据仓库服务数据库开发指南》中“从OBS并行导入数据到集群”章节。 数据仓库服务（Data Warehouse
否 3 Integer 维表配置，数据拉取最大重试次数。 krb_auth_name 否 无 String DLI侧创建的Kerberos类型的跨源认证名称。 数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据。在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase（Hadoop)
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息
VIEW：基于给定的select语句创建视图，不会将select语句的结果写入磁盘。 OR REPLACE：指定该关键字后，若视图已经存在将不报错，并根据select语句更新视图的定义。 注意事项 所要创建的视图必须是当前数据库下不存在的，否则会报错。当视图存在时，可通过增加OR REPLACE关键字来避免报错。
INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在许多情况下，这对于利用此功能很有用。 例如： 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图 临时连接更改数据库表的历史等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT/UPDATE/DELETE
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