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CSV格式数据转换为Parquet格式数据。 方案架构 将CSV格式的数据上传到对象存储服务OBS，使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据，并将转换后的Parquet数据存储到OBS中。 图1 方案简介 流程指导 使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据主要包括以下步骤：
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
创建表关联OpenTSDB 插入数据至OpenTSDB 查询OpenTSDB表 跨源连接DWS表相关语法 创建表关联DWS 插入数据至DWS表 查询DWS表 跨源连接RDS表相关语法 创建表关联RDS 插入数据至RDS表 查询RDS表 跨源连接CSS表相关语法 创建表关联CSS 插入数据至CSS表 查询CSS表
/ DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史，等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT / UPDATE / DELETE
“default”为内置数据库，不能创建名为“default”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
导出数据的类型，目前API支持csv和json格式数据。 database_name 是 String 被导出数据的表所在的数据库名称。 table_name 是 String 被导出数据的表名称。 compress 是 String 导出数据的压缩方法。目前支持gzip、bzip2、deflate压缩方式；若不希望压缩，则输入none。
DLI_TABLE 创建的DLI表名称。 注意事项 插入的数据不能为null；插入的数据相同，会覆盖原数据；插入的数据只有value值不同，也会覆盖原数据。 不支持INSERT OVERWRITE语法。 不建议对同一张表并发插入数据，因为有一定概率发生并发冲突，导致插入失败。 时间戳格式只支持yyyy-MM-dd
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
不配置表示动态导入整表数据，导入的数据需要包含分区列的数据； 如果导入时，配置所有分区信息，则表示导入数据到指定分区，导入的数据不能包含分区列的数据； 如果导入时，配置了部分分区信息，而导入的数据必须包含非指定的分区数据，不能包含指定的分区数据，否则数据导入后，非指定的数据分区字段列会存在null值等异常值。
示例1：使用JDBC作为数据源，Print作为结果表，从RDS MySQL数据库中读取数据，并写入到Print结果表中。 参考增强型跨源连接，根据RDS MySQL所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置RDS MySQL的安全组，添加入向
数据相关 导入数据 插入数据 清空数据
Pattern 兼容。 元数据 元数据可以在 DDL 中作为只读（虚拟）meta 列声明。 Format的元数据只有在相应的连接器使用元数据时才可用。目前，只有Kafka连接器。 表2 元数据 Key 数据类型 说明 database STRING NULL 源数据库。对应于Canal记
查看指定数据库 功能描述 查看指定数据库的相关信息，包括数据库名称、数据库的描述等。 语法格式 1 DESCRIBE DATABASE [EXTENDED] db_name; 关键字 EXTENDED：除了显示上述信息外，还会额外显示数据库的属性信息。 参数说明 表1 参数说明
HBase输出流 MRS Kafka输出流 开源Kafka输出流 OBS输出流 RDS输出流 创建输出流 SMN输出流 文件系统输出流(推荐） 创建中间流 创建中间流 创建维表 创建Redis表 创建RDS表 自拓展生态 自拓展输入流 自拓展输出流 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink
DLI将Flink作业的输出数据输出到数据仓库服务（DWS）中。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse
connector.type 是 数据源类型，‘jdbc’表示使用JDBC connector，必须为jdbc connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取
数据库相关 创建数据库 DLI提供创建数据库的接口。您可以使用该接口创建数据库，示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 def create_db(dli_client): try: db = dli_client.create_database('db_for_test')
的分区，当使用INSERT OVERWRITE语句向表中写入“2021-02”这个分区的数据时，会把“2021-01”的分区数据也覆盖掉。 当前配置设置为“true”时，DLI不会提前删除分区，而是在运行时覆盖那些有数据写入的分区。 spark.sql.files.maxPartitionBytes
问题描述：临时表主要用于存储临时中间结果，当事务结束或者会话结束的时候，临时表的数据可以自动删除。例如MySQL中可以通过：“create temporary table ...” 语法来创建临时表，通过该表存储临时数据，结束事务或者会话后该表数据自动清除。当前DLI是否支持该功能？ 解决措施：当前DL
connector.type 是 数据源类型，‘jdbc’表示使用JDBC connector，必须为jdbc connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取
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