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sparkSession.sql("select * from dli_to_rd").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spar
= min（队列的最大CU和，弹性资源池CU范围最大值）。 通过“规格变更”将弹性资源池规格调整为80CUs，规格变更后，CU范围的最小值自动调整为与规格一致大小的CU。 示例2：按需计费的弹性资源池，实际CUs：64CUs、CU范围：64CUs - 96CUs。计划调整CU范围：80CUs
实例的CPU和内存。不同性能规格对应不同连接数和最大IOPS。 2vCPUs | 4GB 存储空间 如果存储类型为SSD云盘或极速型SSD，可设置存储空间自动扩容，当存储空间可用率过小时，会自动扩容存储空间。 40GB 磁盘加密 选择是否开启磁盘加密功能。 不加密 虚拟私有云 选择已有的虚拟私有云。 如需重新创建
20150907T101459Z X-Language 请求语言。 否 en-us API同时支持使用AK/SK认证，AK/SK认证是使用SDK对请求进行签名，签名过程会自动往请求中添加Authorization（签名认证信息）和X-Sdk-Date（请求发送的时间）请求头。 例如，对于IAM获取用户Token
设置执行定时任务的时间段。包括“日期”和“时间”。 说明： “有效期”中的“开始时间”需要晚于当前的系统时间。 如果只设置了扩容，在“有效期”结束之后，系统不会自动缩容，需要手动修改或设置缩容定时任务。反之亦然。即为单次执行定时扩缩容。 如果同时设置了扩容和缩容，在有效期内会按照设定扩缩容，在“有效期
array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。 MAP 一组无序的键/值对，使用给定的Key和Value对生成MAP。键的类型必须是原生数据类型，值的类型可以是原生数据类型或复杂数据类型。同一个MAP键的类型必须相同，值的类型也必须相同。 map(K
置（闭区间） hoodie.datasource.write.keygenerator.type 否 COMPLEX Enum 上游表主键生成类型： SIMPLE（默认值） COMPLEX TIMESTAMP CUSTOM NON_PARTITION GLOBAL_DELETE read
table-name 是 无 String 读取数据库中的数据所在的表名。 driver 否 无 String 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取。 username 否 无 String 数据库认证用户名，需要和'password'一起配置。 password 否 无
如果需要查看管理员或者其他用户账号下的数据库，需要对当前用户授权（显示权限），具体请参考常用操作与系统权限关系。 数据库和表赋权对象具有层级关系，用户赋予上一层级的权限会自动继承到下一层级对象上，层级关系为：数据库>表>列。 数据库所有者、表所有者、被赋予“赋权权限”的用户都可以对数据库和表赋权。 列只能继承查
yandex.clickhouse.ClickHouseDriver String 连接数据库所需要的驱动。 如果建表时不指定该参数，驱动会自动通过ClickHouse的url提取。 如果建表时指定该参数，则该参数值固定为“ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver”。
kafka参数文档中的参数名。 Flink会自动移除选项名中的 "properties." 前缀，并将转换后的键名以及值传入KafkaClient。 例如：您可以通过 'properties.allow.auto.create.topics' = 'false' 来禁止自动创建 topic。 但是'key
完成以上步骤后，就可以开始进行数据查询了。 单击“SQL编辑器”页面左侧的“数据库”页签，选择新创建的表table1，双击表，在右侧编辑窗口中，自动输入SQL查询语句，例如查询table1表的1000条数据： select * from db1.table1 limit 1000; 单击“执行”，系统开始查询。
请求发送是否成功。“true”表示请求发送成功。 message 是 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 job_id 否 String 提交请求成功时，生成并提交一个新的作业，返回作业ID。用户可以使用作业ID来查询作业状态和获取作业结果。 status 是 String 作业状态。状态可能为
保存Spark作业的obs桶名，需要保存作业时配置该参数。 auto_recovery 否 Boolean 是否开启重试功能，如果开启，可在Spark作业异常失败后自动重试。默认值为“false”。 max_retry_times 否 Integer 最大重试次数。最大值为“100”，默认值为“20”。 feature
connector.key-column 否 table存储模式下可配置，将该字段值作为redis中的ext-key，未配置时，ext-key为生成的uuid connector.write-schema 否 table存储模式下可配置，是否将当前schema写入到redis，默认为false
'json' 'sink.properties.read_json_by_line' = 'true' 示例 该示例是从Datagen数据源中生成数据，并将结果写入到Doris结果表中。 参考增强型跨源连接，在DLI上根据Doris所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，
库表管理中表的列表页面，表类型为External，存储位置为OBS路径的即代表OBS表。 视图表 视图表（View）是一种虚拟表，它不存储实际的数据，而是根据定义的查询逻辑动态生成数据。视图通常用于简化复杂的查询，或者为不同的用户或应用提供定制化的数据视图。 视图表可以基于一个或多个表创建，提供了一种灵活的方式来展示数据，而不影响底层数据的存储和组织。
标准满足了数据仓库领域的测试需求,并且促使各个厂商以及研究机构将该项技术推向极限。 本示例将演示DLI直接对存储在OBS中的TPC-H数据集进行查询的操作，DLI已经预先生成了100M的TPC-H-2.18的标准数据集，已将数据集上传到了OBS的tpch文件夹中，并且赋予了只读访问权限，方便用户进行查询操作。 TPC-H的测试和度量指标
format("opentsdb").options(map.toMap).load().show() 返回结果： 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spar
ZKHost、RowKey、Cols三个参数详情讲解可参考表1。 TableName：CloudTable中的表名，在保存时如果没有表名，系统会自动创建。 构造schema 1 2 3 4 5 6 7 8 9 schema = StructType([StructField("id",
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