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单击执行成功的异步DDL或QUERY语句“操作”列中的“下载到本地”，在提示窗口单击“确认”。此时，“操作”列中的“下载到本地”将变为“立即下载”。 图1 下载到本地 单击“立即下载”将对应结果下载到本地。 父主题： 使用DLI提交SQL作业
暂不支持通过python写UDF、UDTF、UDAF自定义函数。 Flink Opensource SQL作业中使用自定义函数时，不支持生成静态流图。 POM依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId>
DLI支持创建的表的最大数量为5000个。 DLI支持创建表类型： Managed：数据存储位置为DLI的表。 External：数据存储位置为OBS的表。 View：视图，视图只能通过SQL语句创建。 跨源表：表类型同样为External。 创建DLI表时不支持指定存储路径。 数据导入 仅支持将OBS上的数据导入DLI或OBS中。
新增表的列。列相关参数请参考表4。data_location为VIEW时可不填写。 select_statement 否 String 创建视图时依赖的查找语句。查找语句中的表需要附加所属数据库，即 “数据库.数据表”格式。data_location为VIEW时填写。 data_type
0/{project_id}/databases/{database_name}/tables dli:database:createTable √ × 创建视图 POST /v1.0/{project_id}/jobs/submit-job，SQL语句调用 dli:database:createView
Kafka实例时，不能开启Kafka SASL_SSL。 已创建DWS实例。 具体创建DWS集群的操作可以参考创建DWS集群。 整体作业开发流程 整体作业开发流程参考图1。 图1 作业开发流程 步骤1：创建队列：创建DLI作业运行的队列。 步骤2：创建Kafka的Topic：创建Kafka生产消费数据的Topic。
具体创建CSS集群的操作可以参考创建CSS集群。 本示例创建的CSS集群版本为：7.6.2，集群为非安全集群。 整体作业开发流程 整体作业开发流程参考图1。 图1 作业开发流程 步骤1：创建队列：创建DLI作业运行的队列。 步骤2：创建Kafka的Topic：创建Kafka生产消费数据的Topic。
内网端口/数据库名"，例如："jdbc:postgresql://192.168.0.77:8000/postgres"，获取方式请参考“图 DWS集群信息”。 说明： DWS的连接地址格式为："协议头://访问地址:访问端口/数据库名" 例如： jdbc:postgresql:
入“分布式缓存服务”,接着选择“缓存管理”，根据主机名称需要的IP，可选择其中任意一个IP进行复制即可（其中也包含了port信息），请参考图1。 port 访问端口。 password 连接密码。无密码时可以不填写该参数。 table 对应Redis中的Key或Hash Key。
当作业依赖于特定版本的库或组件，长期混用不同版本的Spark/Flink引擎可能会导致作业因依赖冲突而执行失败。 作业配置。 参考表1配置作业参数。 图1 Spark作业配置 表1 作业配置参数说明 参数名称 参数描述 作业名称（--name） 设置作业名称。 应用程序 选择需要执行的程序包。包括“
SECOND ) WITH ( . . . ); PRIMARY KEY 主键用作 Flink 优化的一种提示信息。主键限制表明一张表或视图的某个（些）列是唯一的并且不包含 Null 值。 主键声明的列都是非 nullable 的。因此主键可以被用作表行级别的唯一标识。 主键可以
不同的引擎版本支持的防御规则不同。 如需查看队列的引擎版本，您可以在队列资源的资源列表页面，通过查看队列基本信息中的“默认版本”获取引擎的版本信息。 图1 查看队列引擎版本 表2 DLI支持的系统防御规则 规则ID 规则名称 说明 类别 适用引擎 支持的动作 取值说明 系统默认创建规则 SQL语句示例
ark作业时需要将krb5.conf和user.keytab文件添加到作业的其他依赖文件中，未开启Kerberos认证该步骤忽略。如图1所示： 图1 添加依赖文件 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。A
SECOND ) WITH ( . . . ); PRIMARY KEY 主键用作 Flink 优化的一种提示信息。主键限制表明一张表或视图的某个（些）列是唯一的并且不包含 Null 值。 主键声明的列都是非 nullable 的。因此主键可以被用作表行级别的唯一标识。 主键可以
消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常有用，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 消息编码为 Ogg
for MySQL实例。 已创建DWS实例。 具体创建DWS集群的操作可以参考创建DWS集群。 整体作业开发流程 整体作业开发流程参考图1。 图1 作业开发流程 步骤1：创建队列：创建DLI作业运行的队列。 步骤2：创建RDS MySQL数据库和表：创建RDS MySQL的数据库和表。
0.193:3306"或者"jdbc:postgresql://192.168.0.193:3306/postgres"，获取方式请参考“图 RDS集群信息”。 说明： 经典型跨源的连接地址默认格式为："协议头://访问地址:访问端口" 例如：jdbc:mysql://to-rd
cluster,shard_num,replica_num,host_name from system.clusters; 其返回信息如下图： ┌─cluster────┬────┬─shard_num─┐ │ default_cluster │ 1 │
I会根据collection中的数据自动生成schema信息。 user 访问DDS集群用户名。 password 访问DDS集群密码。 图1 mongo的链接地址信息 插入数据 sparkSession.sql("insert into test_dds values('3',
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 消息编码为 Maxwell
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