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前创建的数据文件。 VACUUM delta_table0; VACUUM delta_table0 RETAIN 168 HOURS;--单位只支持HOURS 优化Delta表 为了提高查询速度，Delta Lake支持优化数据在存储中的布局，这会将许多较小的文件压缩为较大的文件。
Hudi Clean操作说明 什么是Clean Cleaning用于清理Hudi表不再需要的老版本数据文件 (parquet文件或者log文件)，减轻存储压力，提升list操作效率。 如何执行Clean 写完数据后clean Spark SQL（设置如下参数，随后执行任意写入SQL时，在满足条件时触发）
写时复制表也简称COW表，使用parquet文件存储数据，内部的更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。
用户不需要管理任何服务器，即开即用。 DLI支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。
uid会重新生成。 文件合并 FileSink 开始支持已经提交Pending文件的合并，从而允许应用设置一个较小的时间周期并且避免生成大量的小文件。 这一功能开启后，在文件转为Pending状态与文件最终提交之间会进行文件合并。这些Pending状态的文件将首先被提交为一个以.
COMPACTION 命令功能 压缩( compaction)用于在 MergeOnRead表将基于行的log日志文件转化为parquet列式数据文件，用于加快记录的查找。 命令格式 SCHEDULE COMPACTION on tableIdentifier |tablelocation;
file_path 格式 无。 说明 文件路径，该路径是OBS路径。 父主题： 标示符
1”，可以将多个task生成的多个文件汇总为一个文件。 操作步骤 在管理控制台检查对应SQL作业详情中的“结果条数”是否正确。 检查发现读取的数据量是正确的。 图1 检查读取的数据量 确认客户验证数据量的方式是否正确。客户验证的方式如下： 通过OBS下载数据文件。 通过文本编辑器打开数据文件，发现数据量缺失。
DELTA 命令将现有的 Parquet 表就地转换为 Delta 表。 此命令会列出目录中的所有文件，创建 Delta Lake 事务日志来跟踪这些文件，并通过读取所有 Parquet 文件的页脚来自动推断数据架构。 转换过程会收集统计信息，以提升转换后的 Delta 表的查询性能。
Flink Jar作业类 Flink Jar作业是否支持上传配置文件，要如何操作？ Flink Jar 包冲突，导致作业提交失败 Flink Jar作业访问DWS启动异常，提示客户端连接数太多错误 Flink Jar作业运行报错，报错信息为Authentication failed
被克隆的信息包括：schema、分区信息、数据文件路径等。 对克隆表所做的任何更改都只会影响克隆本身，而不会影响源表，只要它们不触及源数据。注意克隆表可能仍会指向源表的数据文件，当源表做了vacuum操作时，可能导致克隆表找不到文件。 命令格式 CREATE TABLE [target_db
属性生成Hudi表。 在DLI环境，Hudi表的数据文件存储在OBS上，因此可以通过查看OBS文件检查。 如下，展示了Hudi 多级分区COW表存储结构的示意。 hudi_table ├── .hoodie // 元数据文件夹 │ ├── .aux │ ├── .cleanData
故障处理 问题1：将代码直接复制到py文件中后，'\'后出现“unexpected character”问题。 问题 将代码直接复制到py文件中后，'\'后出现“unexpected character”问题。 解决方案 将'\'后面的缩进或是空格全部删除。 父主题： 对接Redis
DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch 引擎的索引中。 Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。
服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。
操作前准备 配置前，请先购买OBS桶或并行文件系统。 大数据场景推荐使用并行文件系统，并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，以及TB/s
目前DLI支持hive语法创建TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE、ORC、AVRO、PARQUET文件类型的表。 如果用户CTAS建表指定的文件格式为AVRO类型，而且直接使用数字作为查询语句（SELECT）的输入，如“CREATE TABLE tb_avro STORED
CLEANARCHIVE 命令功能 用于对Hudi表的归档文件进行清理，以减少Hudi表的数据存储及读写压力。 命令格式 按文件容量进行清理，需要配置参数： hoodie.archive.file.cleaner.policy = KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_SIZE;
更多建表时的属性名与属性值请参考表2。 file_format为csv时表的属性名与属性值请参考表2和表3。 当OBS的目录下文件夹与文件同名时，创建OBS表指向的路径会优先指向文件而非文件夹。 table_comment 否 表描述信息。仅支持字符串常量。 select_statement 否 用于CTAS命令，将
obs_path 是 数据文件所在的OBS存储路径，推荐使用OBS并行文件系统存储。 格式：obs://bucketName/tblPath bucketName即桶名称。 tblPath是目录名称。目录后不需要指定文件名。 当OBS的目录下文件夹与文件同名时，创建OBS表指向的路径会优先指向文件而非文件夹。
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