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appName("datasource-rds").getOrCreate(); 通过SQL API 访问 创建DLI跨源访问RDS的关联表，填写连接参数。 1 2 3 4 5 6 7 sparkSession.sql( "CREATE TABLE IF NOT EXISTS dli_to_rds USING
= 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--其中url中的flink表示MySQL中orders表所在的数据库名 'table-name' = 'orders', 'username' = 'MySQLUsername'
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。 根据该验证方式，初步定位是因为文件数据量较大，文本编辑器无法全部读取。 通过执行查询语
tp端口： 登录MRS管理控制台，选择“集群名称 > 组件管理 > ClickHouse > 服务配置”，角色选择“ClickHouseBalancer”，搜索“lb_http_port”配置参数值。默认为：21425。 数据库名为ClickHouse集群创建的数据库名称。 connector
java样例代码 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 CSS非安全集群 开发说明 代码实现 构造依赖信息，创建SparkSession 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 <dependency> <groupId>org
DLI支持将Flink作业数据输出到ClickHouse数据库中，表类型仅支持结果表。 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。
单击“添加数据源”创建一个新的数据源。 在数据源的向导中选择数据库类型。本例选择“Hadoop Hive” 配置数据库连接信息： 数据连接名称：用户自定义数据连接名称。 驱动：选择2.a中的驱动。 数据库名称：DLI的数据库名称。 主机：安装Kyuubi主机IP地址。 端口：访问K
服务用户指南》。 本节操作介绍如何为数据库和数据表添加标签、修改标签和删除标签。 数据库标签管理 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“数据管理> 库表管理”。 在对应数据库的操作列，选择“更多> 标签”。 进入标签管理页面，显示当前数据库的标签信息。 单击“添加/编辑标签”，
e的时候进行截断。 读取HBase上的Rowkey数据时，如果某个属性的实际数据的长度比属性作为Rowkey时指定的长度要短，则会抛出异常（OutofBoundException）；如果某个属性的实际数据的长度比属性作为Rowkey时指定的长度要长，则会在读取时进行截断。 示例 1
跨源连接相关 跨源连接HBase表 跨源连接OpenTSDB表 跨源连接DWS表 跨源连接RDS表 跨源连接CSS表 跨源连接DCS表 跨源连接DDS表 跨源连接Oracle表
SCHEMA 语法 DROP (DATABASE|SCHEMA) [IF EXISTS] databasename [RESTRICT|CASCADE] 描述 从Catalog中删除指定的数据库，如果数据库中包含表，则必须在执行DROP DATABASE之前删除这些表，或者使用CASCADE模式。
column_name 示例 回收用户user_name1对于数据库db1的删除数据库权限。 1 REVOKE DROP_DATABASE ON databases.db1 FROM USER user_name1; 回收用户user_name1对于数据库db1的表tb1的SELECT权限。 1 REVOKE
使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 操作场景 DLI完全兼容开源的Apache Spark，支持用户开发应用程序代码来进行作业数据的导入、查询以及分析处理。本示例从编写Spark程序代码读取和查询OBS数据、编译打包到提交Spark Jar作业等完整的操作步骤说明来帮助您在DLI上进行作业开发。
LI与不同VPC中的数据源之间的网络连通。 当DLI需要访问外部数据源，而这些数据源位于不同的VPC中时，由于网络隔离，DLI默认无法直接读取这些数据源的数据。通过创建增强型跨源连接，可以采用对等连接的方式打通DLI与数据源的VPC网络，从而实现数据的互通和跨源分析。 增强型跨源连接的优势：
jdbc的URL，URL的格式见表2，属性配置项说明见表3。 指定数据库： “表结构模式”可填写需访问的数据库名称，如果填写，后续创建数据集时，刷新表，页面上只可见该数据库下的表。如果不填写，后续创建数据集时，刷新表，页面上会显示所有数据库下的表。 其他选项不需要填写，也无需勾选“需要登录”选项。 图1 添加数据源配置
Jar作业则会运行失败。 支持的场景 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
该配置项默认值为128MB，将其配置成32MB，可以减少单个任务读取的数据量，避免因过高的压缩比，导致解压后单个任务处理的数据量过大。 但调整这个参数可能会影响到作业的执行效率和资源消耗，因此在做调整时需要根据实际的数据量和压缩率来选择适合的参数值。 父主题： DLI数据库和表类
mor表更新数据以行存log的形式写入，log读取时需要按主键合并，并且是行存的，导致log读取效率比parquet低很多。为了解决log读取的性能问题，Hudi通过compaction将log压缩成parquet文件，大幅提升读取性能。 规则 有数据持续写入的表，24小时内至少执行一次compaction。
内连接 功能描述 仅将两个表中满足连接条件的行组合起来作为结果集。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference {JOIN | INNER JOIN} table_reference ON join_condition;
DESCRIBE DATABASE| SCHEMA 语法 DESCRIBE DATABASE|SCHEMA [EXTENDED] schema_name 描述 DATABASE和SCHEMA在此处是等价的，可互换的，它们有这相同的含义。 该语法用于显示SCHEMA的名称、注释、还有它在文件系统上的根路径。
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