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保留当前最新版本 clean作业每天至少执行一次，可以2~4小时执行一次。 Hudi的MOR表和COW表都需要保证每天至少1次Clean，MOR表的Clean可以参考2.2.1.6小节和Compaction放在一起异步去执行。COW的Clean可以在写数据时自动判断是否执行。 父主题：
0/16，单击“确定”完成安全组规则添加。 Kafka和DWS实例属于同一VPC和子网下？ 是，执行7。Kafka和DWS实例在同一VPC和子网，不用再重复创建增强型跨源连接。 否，执行5。Kafka和DWS实例分别在两个VPC和子网下，则要分别创建增强型跨源连接打通网络。 登录D
超过了长度指定数，那么这个STRING会被自动缩短。和STRING类型一样，VARCHAR末尾的空格数是有意义的，会影响比较结果。DLI中实际存储为STRING类型。 DATE DATE类型只能和DATE、TIMESTAMP和STRING进行显式转换（cast），具体如表2所示。
TABLE：查看备份数据。 PARTITION：指定分区列。 参数说明 表1 参数说明 参数 描述 db_name 数据库名称，由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name 表名称。 column 分区列名。 value 分区列名对应的值。 注意事项 D
该能力要求Hudi表必须设置主键，主键设置不合理会导致数据重复。主键可以为单一主键也可以为复合主键，两种主键类型均要求主键不能有null值和空值，可以参考以下示例设置主键： SparkSQL： // 通过primaryKey指定主键，如果是复合主键需要用逗号分隔 create table
元数据的详细信息。详情参考：Apache Flink Hive Catalog HiveCatalog可以用来处理两种类型的表：Hive兼容表和通用表。 Hive兼容表是以Hive兼容的方式存储的，他们的元数据和实际的数据都在分层存储中。因此，通过flink创建的与hive兼容的表，可以通过hive查询。 Hive通
进入DataArts Studio数据开发页面 步骤1：创建数据库和表 开发创建数据库和表的SQL脚本 数据库和表是SQL作业开发的基础，在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 本节操作介绍提交SQL脚本创建数据库和表的操作步骤。 在DataArts Studio数据开发页面，选择左侧导航栏的“数据开发
简介 数据类型隐式转换指用户通过客户端访问HetuEngine资源时，当查询的数据类型和表的数据类型不匹配时，HetuEngine能自动进行数据类型转换，避免用户在使用时因强数据类型校验带来的不便。当前在插入数据（Insert）、条件判断（Where）、运算操作（+、-、*、/）以及函数调用（连接操作
如果target未包含指定分隔符，则返回目标字符串。 separator VARCHAR 指定的分隔符，当前仅支持单字符分隔。 示例 参考Kafka源表和Print结果表创建flink opensource sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“
数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DLI将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存
如果target未包含指定分隔符，则返回目标字符串。 separator VARCHAR 指定的分隔符，当前仅支持单字符分隔。 示例 参考Kafka和Print创建flink opensource sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1
确认“配置文件”和“同名作业策略”配置无误。单击“确认导入”，完成导入作业。 修改Flink作业名称和描述信息 用户可以根据需要修改作业名称和描述。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“作业管理”>“Flink作业”，进入Flink作业管理页面。 在需要修改名称和描述的作业对应的“操作”列中，单击“更多
创建DLI表关联RDS 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联RDS上已有的表。该功能支持访问RDS的MySQL集群和PostGre集群。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。
连接安全CSS集群，使用的跨源认证信息名称。跨源认证信息创建方式请参考《数据湖探索用户指南》>《跨源认证》。 batch.size.entries和batch.size.bytes分别对数据条数和数据量大小进行限制。 示例 1 2 3 4 5 6 7 8 CREATE TABLE IF NOT
HISTORY命令获取，详情请参考查看多版本备份数据。 参数说明 表1 参数说明 参数 描述 db_name 数据库名称，由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name 表名称。 column 分区列名。 value 分区列名对应的值。 version_id
句给表添加key/value的属性。 参数说明 表1 参数说明 参数 描述 db_name 数据库名称，由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name 表名称。 obs桶多版本回收站目录 当前OBS表所在桶下的一个目录，您可以根据需
DLI元数据是SQL作业开发的基础。在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 步骤4：创建表 数据库创建完成后，需要在数据库db1中基于OBS上的样本数据创建表。 步骤5：查询数据 使用标准SQL语句进行数据的查询和分析。 准备工作 已注册华为账号并开通华为云，且在使用DLI前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。
deserializer'和'value.deserializer'。 format 是 无 String 序列化和反序列化Kafka消息的value的格式。注意：该参数和'value.format'参数只能选择一个。 请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。 key.format
回的列数必须相同，列的类型一定要相同，列名不一定要相同。 UNION默认是去重的，UNION ALL是不去重的。 示例 输出Orders1和Orders2的并集，不包含重复记录。 1 2 insert into temp SELECT * FROM Orders1 UNION
Connector概述 表类型 源表：源表是Flink作业的数据输入表，例如Kafka等实时流数据输入。 维表：数据源表的辅助表，用于丰富和扩展源表的数据。在Flink作业中，因为数据采集端采集到的数据往往比较有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全，而维表就是代表存储数据维度信息的数据源。常见的用户维表有
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