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DLI Flink与MRS Flink有什么区别？ DLI Flink是天然的云原生基础架构。在内核引擎上DLI Flink进行了多处核心功能的优化，并且提供了企业级的一站式开发平台，自带开发和运维功能，免除自建集群运维的麻烦；在connector方面除了支持开源connecto
DLI中的Spark组件与MRS中的Spark组件有什么区别？ DLI和MRS都支持Spark组件，但在服务模式、接口方式、应用场景和性能特性上存在一些差异。 DLI服务的Spark组件是全托管式服务，用户对Spark组件不感知，仅仅可以使用该服务，且接口为封装式接口。 DLI的这种
注意事项 所要进行JOIN连接的表必须是已经存在的表，否则会出错。 此处的attr_expr_list中所涉及的字段只能是左表中的字段，否则会出错。 示例 返回选课学生的姓名及其所选的课程编号。 1 2 SELECT student_info.name, student_info
本节操作介绍删除分区表的一个或多个分区。 分区表分为两种，OBS表和DLI表。在删除分区时，DLI表和OBS表都支持利用指定条件删除分区表的一个或多个分区。OBS表还支持按指定筛选条件删除分区。 注意事项 所要删除分区的表必须是已经存在的表，否则会出错。 所要删除的分区必须是已经存在的，否则会出错，可通过语句中添加“IF
SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为什么会不一致？ 问题描述 Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为不一致 根因分析 该问题的根因是数据库设置的时区不合理，通常该问题出现时Flink读取的时间和RDS数据库的时间会相差13小时。
查看指定表所有分区 功能描述 查看指定表的所有分区。 语法格式 1 2 SHOW PARTITIONS [db_name.]table_name [PARTITION partition_specs]; 关键字 PARTITIONS：表中的分区。 PARTITION：分区。 参数说明
db_name [RESTRICT|CASCADE]; 关键字 IF EXISTS：所需删除的数据库不存在时使用，可避免系统报错。 注意事项 DATABASE与SCHEMA两者没有区别，可替换使用，建议使用DATABASE。 RESTRICT表示如果该database不为空（有
DATABASE与SCHEMA两者没有区别，可替换使用，建议使用DATABASE。 “default”为内置数据库，不能创建名为“default”的数据库。 示例 完整的SQL作业提交流程您可以参考《快速入门》中的《提交SQL作业》等章节描述。 队列是使用DLI服务的基础，执行SQ
资产识别与管理 DLI 可以通过标签实现资源的标识与管理。 使用场景 通常您的业务系统可能使用了华为云的多种云服务，您可以为这些云服务下不同的资源实例分别设置标签，各服务的计费详单会体现这些资源实例设置的标签。如果您的业务系统是由多个不同的应用构成，为同一种应用拥有的资源实例设置
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。
示例3：使用CTAS语句将源表的全部数据或部分数据创建新的DLI表 示例说明：根据示例1：创建DLI非分区表中创建的DLI表table1，使用CTAS语法将table1中的数据复制到table1_ctas表中。 在使用CTAS建表的时候，可以忽略被复制的表在建表时所使用的语法，即不论在创建t
队列，队列关联到具体的作业和数据处理任务，是资源池中资源被实际使用和分配的基本单元，即队列是执行作业所需的具体的计算资源。 同一弹性资源池中，队列之间的计算资源支持共享。 通过合理设置队列的计算资源分配策略，可以提高计算资源利用率。 发布区域：以用户指南中的说明为准 DLI对接LakeFormation
Table、MRS、RDS、SMN、DCS等。 开源生态：通过增强型跨源连接建立与其他VPC的网络连接后，用户可以在数据湖探索的租户授权的队列中访问所有Flink和Spark支持的数据源与输出源，如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。 具体内容请参见《数据湖探索开发指南》。
DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch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。
DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch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。
并删除那些不满足WHERE子句条件的分区，适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源，导致Driver节点的内存不足，并触发频繁的Full GC。 在这种情况下，可以
Livy是基于开源的Apache Livy用于提交Spark作业到DLI的客户端工具。 准备工作 创建DLI队列。在“队列类型”中选择“通用队列”，即Spark作业的计算资源。具体请参考创建队列。 准备一个linux弹性云服务器ECS，用于安装DLI Livy。 ECS需要放通300
Flink、trino生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。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
该API用于通过执行SQL语句的方式向队列提交作业。 当前接口已废弃，不推荐使用。 作业包含以下类型：DDL、DCL、IMPORT、EXPORT、QUERY和INSERT。其中，IMPORT和EXPORT分别与导入数据（废弃）和与导出数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另
示例3：使用CTAS将源表的全部数据或部分数据创建新的DLI表 示例说明：根据示例1：创建DLI非分区表中创建的DLI表table1，使用CTAS语法将table1中的数据复制到table1_ctas表中。 在使用CTAS建表的时候，可以忽略被复制的表在建表时所使用的语法，即不论在创建t
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