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CSV Format 功能描述 CSV Format 允许我们基于CSV schema 进行解析和生成CSV 数据。目前的CSV schema 是基于table schema 推导出来的。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数 是否必选
Maxwell Format 功能描述 Flink 支持将 Maxwell JSON 消息解释为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在许多情况下，这对于利用此功能很有用。 例如： 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前，Avro schema 从表schema 推导。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前，Avro schema 从表schema 推导。 更多具体使用可参考开源社区文档：Avro Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka
Raw Format 功能描述 Raw format 允许读写原始（基于字节）值作为单个列。 Raw Format将 null 值编码成 byte[] 类型的 null。这样在 upsert-kafka 中使用时可能会有限制，因为 upsert-kafka 将 null 值视为
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Hudi开发规范概述 范围 本节内容介绍DLI-Hudi组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则，适用于Hudi开发场景的表的设计、管理与作业开发。 主要包括以下方面的规范： 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述：
最新动态 本文介绍了数据湖探索DLI各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2020年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 集成TPC-H测试套件 用户可以通过DLI内置的TPC-H测试套件进行简单高效的交互式查
string_split string_split函数，根据指定的分隔符将目标字符串拆分为子字符串，并返回子字符串列表。 语法说明 string_split(target, separator) 表1 string_split参数说明 参数 数据类型 说明 target STRING
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Confluent Avro Format 功能描述 Avro Schema Registry (avro-confluent) 格式能让您读取被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer序列化的记录，以及可以写入成能被
SHOW TABLES 语法 SHOW TABLES [ (FROM | IN) schema ] [ LIKE pattern [ESCAPE escapeChar] ] 描述 这个表达式用于列出指定schema下的所有表。如果没有指定schema，则默认使用当前所在的schema。
Ogg Format 功能描述 Oracle GoldenGate (a.k.a ogg) 是一个实现异构 IT 环境间数据实时数据集成和复制的综合软件包。 该产品集支持高可用性解决方案、实时数据集成、事务更改数据捕获、运营和分析企业系统之间的数据复制、转换和验证。Ogg 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用
ClickHouse 功能描述 DLI支持将Flink作业数据输出到ClickHouse数据库中，表类型仅支持结果表。 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级
在DataArts Studio开发DLI SQL作业 操作场景 华为云数据治理中心DataArts Studio提供了一站式数据治理平台，可以实现与DLI服务的对接，从而提供统一的数据集成、数据开发服务，方便企业对全部数据进行管控。 本节操作介绍在DataArts Studio开发DLI
Hudi数据表Compaction规范 mor表更新数据以行存log的形式写入，log读取时需要按主键合并，并且是行存的，导致log读取效率比parquet低很多。为了解决log读取的性能问题，Hudi通过compaction将log压缩成parquet文件，大幅提升读取性能。 规则
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Upsert Kafka 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，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
SparkSQL建表参数规范 规则 建表必须指定primaryKey和preCombineField。 Hudi表提供了数据更新的能力和幂等写入的能力，该能力要求数据记录必须设置主键用来识别重复数据和更新操作。不指定主键会导致表丢失数据更新能力，不指定preCombineField会导致主键重复。
JDBC 功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector，提供了对MySQL、PostgreSQL等常见数据库的读写支持。表类型支持源表、结果表和维表。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表、维表、结果表 前提条件 要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。
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