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connector.write.mode 否 数据写入模式，支持: copy, insert以及upsert三种。默认值为upsert。 该参数与'primary key'配合使用。 未配置'primary key'时，支持copy及insert两种模式追加写入。 配置'primary
开始支持已经提交Pending文件的合并，从而允许应用设置一个较小的时间周期并且避免生成大量的小文件。 这一功能开启后，在文件转为Pending状态与文件最终提交之间会进行文件合并。这些Pending状态的文件将首先被提交为一个以.开头的临时文件。这些临时文件随后将会按照用户指定的策略和合
确认无误后单击“立即购买”进入规格确认界面。 单击“提交”，系统开始自动创建CDM集群，在“集群管理”界面可查看创建进度。 步骤2：创建数据源与CDM的数据连接 本例以MySQL数据源为例，介绍创建数据源与CDM的数据连接的操作步骤。 进入CDM主界面，单击左侧导航上的“集群管理”，找到步骤1：创建CDM集群章节创建的集群“cdm-aff1”。
Hbase维表 功能描述 创建Hbase维表用于与输入流连接生成宽表。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase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。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。
如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 注意事项 JDBC结果表如果定义了主键，将以upsert模式与外部系统交换UPDATE/DELETE消息；否则，它将以append模式与外部系统交换消息，不支持消费UPDATE/DELETE消息。 创建Flink OpenSource S
Hbase维表 功能描述 创建Hbase维表用于与输入流连接生成宽表。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase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。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。
write.mode 否 无 String 数据写入模式，支持: copy, insert以及upsert三种。默认值为upsert。 该参数与'primary key'配合使用。 未配置'primary key'时，支持copy及insert两种模式追加写入。 配置'primary
集群名称”，在集群信息获取OpenTSDB链接地址。 访问MRS OpenTSDB，若使用增强型跨源连接，填写OpenTSDB所在节点IP与端口，格式为"IP:PORT"，OpenTSDB存在多个节点时，用分号隔开，获取方式请参考“图 MRS集群OpenTSDB IP信息”和“图
访问LakeFormation元数据。 访问LakeFormation Catalog元数据的权限 操作流程 图1 自定义委托操作流程 约束与限制 自定义委托名称不可与系统默认委托重复，即不可以是dli_admin_agency、dli_management_agency、dli_data_clean_agency。
消息键（Key）与消息体（Value）的格式 Kafka消息的消息键和消息体部分都可以使用某种格式来序列化或反序列化成二进制数据。 消息体格式 由于 Kafka 消息中消息键是可选的，以下语句将使用消息体格式读取和写入消息，但不使用消息键格式。 'format' 选项与 'value
数据仓库服务所在区域。 ak 是 访问密钥ID(Access Key ID)。访问密钥获取方式请参见我的凭证。 sk 是 Secret Access Key，与访问密钥ID结合使用的密钥。访问密钥获取方式请参见我的凭证。 encode 是 编码方式。当前支持csv和orc两种方式。 field_delimiter
数据仓库服务所在区域。 ak 是 访问密钥ID(Access Key ID)。访问密钥获取方式请参见我的凭证。 sk 是 Secret Access Key，与访问密钥ID结合使用的密钥。访问密钥获取方式请参见我的凭证。 encode 是 编码方式。当前支持csv和orc两种方式。 field_delimiter
partitionColumn设置的字段数据最大值，该值不包含在返回结果中。 numPartitions 读取数据时并发数。 说明： 实际读取数据时，会根据lowerBound与upperBound，平均分配给每个task获取其中一部分的数据。例如： 'partitionColumn'='id', 'lowerBound'='0'
BI工具 对接永洪BI：与永洪BI对接实现数据分析。具体内容请参考《数据湖探索开发指南》。 DLI核心引擎：Spark+Flink+HetuEngine Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，聚焦于查询计算分析。DLI在开源Spark基础上进行了大量的性能优化与服务化改造，不仅兼容Apache
write.mode 否 无 String 数据写入模式，支持: copy, insert以及upsert三种。默认值为upsert。 该参数与'primary key'配合使用。 未配置'primary key'时，支持copy及insert两种模式追加写入。 配置'primary
已在DEW服务创建通用凭证，并存入凭据值。具体操作请参考：创建通用凭据。 已创建DLI访问DEW的委托并完成委托授权。该委托需具备以下权限： DEW中的查询凭据的版本与凭据值ShowSecretVersion接口权限，csms:secretVersion:get。 DEW中的查询凭据的版本列表ListSec
write.mode 否 无 String 数据写入模式，支持: copy, insert以及upsert三种。默认值为upsert。 该参数与'primary key'配合使用。 未配置'primary key'时，支持copy及insert两种模式追加写入。 配置'primary
"area_id":"330106"} 在Redis中，查看其结果如下（与fields结果不同是因为这里array类型，在flink中的sink建表语句中没有加入double类型的数据，因此少了两个值，并不是由于fields与array不同导致）： 1) "webShop" 2) "2021-03-24
游戏运营数据分析 异构数据源联邦分析 车企数字化服务转型 面临市场新的竞争压力及出行服务不断变革，车企通过构建车联云平台和车机OS，将互联网应用与用车场景打通，完成车企数字化服务转型，从而为车主提供更好的智联出行体验，增加车企竞争力，促进销量增长。例如：通过对车辆日常指标数据（电池、发
约束与限制 作业相关约束限制 DLI支持的作业类型：Spark SQL、SparkJar、Flink SQL、Flink Jar DLI支持的Spark版本：Spark 3.3.1、Spark 3.1.1（EOM）、Spark 2.4.5（EOM）、Spark 2.3（EOS） DLI支持的Flink版本：Flink
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