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Python开发环境配置 操作场景 在安装和使用Python SDK前，确保您已经完成开发环境的基本配置。 Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。
oft SQL Server 和许多其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON 和 Apache Avro 序列化消息。 Flink 支持将 Debezium JSON 和 Avro 消息解析为 INSERT
使用须知 管理员用户和跨源认证的所有者拥有所有权限，不需要进行权限设置且其他用户无法修改其跨源认证权限。 给新用户设置跨源认证权限时，该用户所在用户组具有Tenant Guest权限。 关于Tenant Guest权限的介绍和开通方法，详细参见《权限策略》和《统一身份认证服务用户指南》中的创建用户组。
兼容性，改善与Hive的互操作性，并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考：Apache Flink Hive 方言 功能描述 Flink目前支持两种SQL 方言: default 和 hive。您需要先切换到Hive 方言，然后才能使用Hiv
建议您对测试业务场景和生产业务场景分别创建弹性资源池，通过资源物理隔离的方式，保障资源管理的独立性和安全性。 DLI提供的弹性资源池规格如表1所示。 表1 弹性资源池规格 类型 规格 约束限制 适用场景 基础版 16-64CUs规格 不支持高可靠与高可用。 不支持设置队列属性和作业优先级。
table_name 需要删除的Table名称。 注意事项 在该命令中，IF EXISTS和db_name是可选配置。 在使用本语句删除外表时，OBS目录的数据不会自动删除。 删除MOR表时，后缀_rt表和后缀_ro表不会自动删除，如需删除需要额外执行DROP语句。 示例 DROP TABLE
本节介绍利用Flink写Hive的表。Hive结果表的定义，以及创建结果表时使用的参数和示例代码。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。 当作为BATCH应用程序运行时，Flink将写
”分隔，包括对应metric下所有tagk的值。 注意事项 创建DLI表时，不需要指定timestamp和value字段，系统会根据指定的tags自动构建字段，包含以下字段，其中TAG1和TAG2由tags指定。 TAG1 String TAG2 String timestamp Timestamp
切换到“管理访问密钥”页面。 单击左侧“新增访问密钥”按钮，输入“登录密码”和“短息验证码”。 单击“确定”，下载证书。 下载成功后，在credentials文件中即可获取AK和SK信息。 认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放
根据实际使用情况，您可以通过删除数据库。 注意事项 具有正在运行中的作业的数据库或者表不能删除。 管理员用户、数据库的所有者和具有删除数据库权限的用户可以删除数据库。 数据库和表删除后，将不可恢复，请谨慎操作。 删除数据库 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 单击需要删除的数据库“操作”栏中的“更多
使用CTS审计DLI服务 通过云审计服务，您可以记录与DLI服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 表1 云审计服务支持的DLI操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建数据库 database createDatabase 删除数据库 database deleteDatabase
章节JAVA样例代码演示将kafka数据处理后写入到OBS，具体参数配置请根据实际环境修改。 环境准备 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。 Maven工程的pom.xml文件配置请参考JAVA样例代码（Flink 1.12）中“pom文件配置”说明。
消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka topic。表类型支持源表和结果表。 作为source，upsert-kafka
UNION、INTERSECT和EXCEPT都是集合操作。都用来将多个SELECT语句的结果集合并成单个结果集。 UNION UNION将第一个查询的结果集中的所有行与第二个查询的结果集中的行合并。 query UNION [ALL | DISTINCT] query ALL和DISTINCT
志扩展了 Parquet 数据文件，可以处理 ACID 事务和可缩放的元数据。 Delta Lake与Apache Spark API完全兼容，并且其设计能够与结构化流式处理紧密集成，可以轻松地将单个数据副本用于批处理和流式处理操作，并提供大规模增量处理。 DLI中Delta的使用限制
Over聚合 OVER 聚合通过排序后的范围数据为每行输入计算出聚合值。和 GROUP BY 聚合不同， OVER 聚合不会把结果通过分组减少到一行，它会为每行输入增加一个聚合值。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：Over聚合。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 SELECT
系统进入“服务配额”页面。 图1 我的配额 单击“申请扩大配额”。 在“新建工单”页面，根据您的需求，填写相关参数。 其中，“问题描述”项请填写需要调整的内容和申请原因。 填写完毕后，勾选协议并单击“提交”。 父主题： DLI资源配额类
件数据上传到OBS，再通过Spark作业进行读取和分析。 上传数据到OBS桶：通过OBS管理控制台或者使用命令行工具将存储在sftp中的文件数据上传到OBS桶中。 Spark读取OBS文件数据，详见使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据。 配置Spark作业：配置Spark作业访问OBS中存储的数据。
计算一组行的 “COUNT”、“SUM”、“AVG”（平均）、“MAX”（最大）和 “MIN”（最小）。 对于流式查询，用于计算查询结果的状态可能无限膨胀。状态的大小大多数情况下取决于去重行的数量和分组持续的时间，持续时间较短的 group 窗口不会产生状态过大的问题。可以提供一个合适的状态
关键字 EXCEPT：做集合减法。A EXCEPT B将A中所有和B重合的记录扣除，然后返回去重后的A中剩下的记录，EXCEPT默认不去重。与UNION相同，每一个SELECT语句返回的列数必须相同，列的类型和列名不一定要相同。 注意事项 不能在多个集合运算间（UNION，IN
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