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"message": "" } 状态码 状态码如表6所示。 表6 状态码 状态码 描述 200 创建成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： 表相关API（废弃）
将写好的python代码文件上传至DLI中。控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
"job_mode":"async" } 状态码 状态码如表5所示。 表5 状态码 状态码 描述 200 导入成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： SQL作业相关API（废弃）
则将会为每个分区创建一个目录。 WITH OPTIONS 表属性用于创建 table source/sink ，一般用于寻找和创建底层的连接器。 表达式 key1=val1 的键和值必须为字符串文本常量。 注意： 使用 CREATE TABLE 语句注册的表均可用作 table source
作为redis维表时，是否使用异步 I/O。 lookup.parallelism 否 无 int 定义查找连接运算符的自定义并行度。默认情况下，如果未定义此选项，则规划器将通过考虑全局配置（如果定义了选项“lookup.parallelism”）来推导并行度，否则将考虑输入运算符的并行度。 lookup.batch
将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
conf和user.keytab文件添加到作业的依赖文件中，未开启Kerberos认证该步骤忽略。如图1所示： 图1 添加依赖文件 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
partition(part1='v1', part2='v2') select * from ... 在“数据湖探索管理控制台>SQL编辑器”页面，单击编辑窗口右上角“设置”，可配置参数。 通过配置“spark.sql.shuffle.partitions”参数可以设置非DLI表
将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对DLI服务，管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。 了解DLI SQL常用操作与系统策略的授权关系，请参考常用操作与系统权限关系。 表1 DLI系统权限 系统角色/策略名称
如果在CSV数据中输入ESCAPECHAR，该ESCAPECHAR必须在双引号（" "）内。例如："a\b"。 MAXCOLUMNS：该可选参数指定了在一行中，CSV解析器解析的最大列数。 配置项为OPTIONS('MAXCOLUMNS'='400') 表2 MAXCOLUMNS 可选参数名称 默认值 最大值 MAXCOLUMNS
<topic_name>-value'或'<topic_name>-key'作为默认主题名称，如果此格式用作键或值的格式。但是对于其他连接器（例如'filesystem'），在用作sink时需要使用主题选项。 avro-confluent.url 否 无 String 用于获取/注册架构的Confluent
ary_key_columns字段（如果可用）。 ingestion-timestamp TIMESTAMP_LTZ(3) NULL 连接器处理事件的时间戳。对应Maxwell记录中的ts字段。 元数据使用示例如下： CREATE TABLE KafkaTable ( origin_database
在DLI上进行消费明细分析。 将1下载的消费明细数据上传到已建好的OBS桶中。 在数据湖探索服务中创建表。 登录DLI控制台，左侧导航栏单击“SQL编辑器”，执行引擎选择“spark”，选择执行的队列和数据库。本次演示队列和数据库选择“default”。 下载的文件中包含时间用量等，按表头意义
将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对DLI服务，管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。DLI支持的API授权项请参见《权限策略和授权项》。 表1 DLI系统权限 系统角色/策略名称 描述 类别 依赖关系
专为实时数据流处理设计，适用于低时延、需要快速响应的场景。适用于实时监控、在线分析等场景。 Flink OpenSource作业：DLI提供了标准的连接器（connectors）和丰富的API，便于快速与其他数据系统的集成。详细操作请参考创建Flink OpenSource SQL作业。 Flink
则将会为每个分区创建一个目录。 WITH OPTIONS 表属性用于创建 table source/sink ，一般用于寻找和创建底层的连接器。 表达式 key1=val1 的键和值必须为字符串文本常量。 注意： 表名可以为以下三种格式 1. catalog_name.db_name
元数据可以在 DDL 中作为只读（虚拟）meta 列声明。 Format的元数据只有在相应的连接器使用元数据时才可用。目前，只有Kafka连接器。 表2 元数据 Key 数据类型 说明 database STRING NULL 源数据库。对应于Canal记录中的database字段(如果可用)。
识别和管理程序包。 单击“确定”，完成创建程序包。 图11 创建程序包 创建DLI的UDTF函数。 登录DLI管理控制台，单击“SQL编辑器”，执行引擎选择“spark”，选择已创建的SQL队列和数据库。 图12 选择队列和数据库 在SQL编辑区域输入实际上传Jar包的路径创建UDTF函数，单击“执行”提交创建。
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