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配置PowerBI通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Power BI提供了数据集成、数据仓库、报告和数据可视化等功能，能够将复杂的数据转换为易于理解和交互的可视化图表和仪表板，从而帮助企业做出基于数据的决策。 Kyuubi是一个分布式SQL查询引擎，它允许用户通过标准的SQL接口来访问和分析数据。 将Power
建议不要使用default队列提交作业，可以在DLI控制台新购买SQL队列来提交作业。 了解更多新建队列的操作指导请参考创建弹性资源池并添加队列。 父主题： DLI弹性资源池和队列类
因此，该问题为验证方式不正确造成。 参考信息 插入数据的SQL语法，请参考《数据湖探索Spark SQL语法参考》。 父主题： DLI数据库和表类
弹性资源池上可以添加多个不同队列用于作业运行，具体添加弹性资源池添加队列的操作可以参考创建弹性资源池并添加队列。添加完队列后，可以根据不同队列计算资源使用量的波峰和波谷和优先级来配置要扩缩容的CU数，从而来保障作业的稳定运行。 注意事项 建议对流批业务实施资源池的精细化管理，将Flink实时流类型的作业与
行完成前修改了表名，会和作业的元数据更新过程冲突，从而影响对数据大小的判断。 为了避免这种情况，建议在SQL作业执行完成后，等待5分钟后再修改表名。确保系统有足够的时间更新表的元数据，避免因修改表名而导致的数据大小统计不准确的问题。 父主题： DLI数据库和表类
MSCK REPAIR TABLE table_name; 执行完上述命令后，再执行对应OBS分区表的数据查询即可。 父主题： DLI数据库和表类
执行作业的用户数据库和表权限不足导致作业运行失败 问题现象 Spark作业运行报数据库权限不足，报错信息如下： org.apache.spark.sql.AnalysisException: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException:
后续章节操作都需要在testdb数据库下进行操作。 DataSource和Hive两种语法创建OBS表的区别 DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异。两种语法创建OBS表主要差异点参见表1。 表1 DataSource语法和Hive语法创建OBS表的差异点 语法
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》。 存算分离 用户将数据存储到OBS后，DLI可以直接和OBS对接进行数据分析。存算分离的架构下，使得存储资源和计算资源可以分开申请和计费，降低了成本并提高了资源利用率。
special_start_time), 'yyyymmdd') = substr('20220601',1,8) 父主题： DLI数据库和表类
enabled”，值设置为“false”。 图1 参数设置 上述步骤参数设置完成后，则可以进行全表查询，不用查询表的时候要包含分区字段。 父主题： DLI数据库和表类
create_date>'2221-12-01 00:00:00'； TIMESTAMP类型详细可参考TIMESTAMP数据类型。 父主题： DLI数据库和表类
"obs://dli-test-001/test.csv"); test.csv文件内容如下： Jordon,88,"aa bb" 因为最后一个字段的aa和bb之间存在回车换行。创建OBS外表后，查询test06表数据内容显示如下： name id classno Jordon 88 aa bb"
"0001" 2) "330106" Q：当data-type为list时，schema-syntax为fields和array的区别是什么？ A：fields和array的不同不会导致结果不同。只是在flink建表语句中不同，fields可以是多个字段，而array需要该字段为
分钟内没有观测到新纪录，这个窗口将会被关闭。会话时间窗口可以使用事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）。 窗口辅助函数 可以使用以下辅助函数选择组窗口的开始和结束时间戳以及时间属性。 辅助函数必须使用与GROUP BY 子句中的分组窗口函数完全相同的参数来调用 表2 窗口辅助函数表 辅助函数 说明
"0001" 2) "330106" Q：当data-type为list时，schema-syntax为fields和array的区别是什么？ A：fields和array的不同不会导致结果不同。只是在flink建表语句中不同，fields可以是多个字段，而array需要该字段为
-syntax为fields和map有什么区别？ A：当schema-syntax为fields时，会将Redis的key中hash值赋给flink中同名相应字段；当schema-syntax为map时，会将Redis的每个hash中的hashkey和hashvalue放入一个m
-syntax为fields和map有什么区别？ A：当schema-syntax为fields时，会将Redis的key中hash值赋给flink中同名相应字段；当schema-syntax为map时，会将Redis的每个hash中的hashkey和hashvalue放入一个m
的订单数量，并根据窗口的订单id和窗口开启时间作为主键，将结果实时统计到JDBC中： 根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。若
的订单数量，并根据窗口的订单id和窗口开启时间作为主键，将结果实时统计到JDBC中： 根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。如
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