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区域和可用区用于描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region
DLI“包年/包月”和“按需计费”计费模式队列和“队列CU时套餐包”下线（EOL）公告 公告说明 为了更好的实现资源共享，提高计算资源利用率，DLI将“包年/包月”和“按需计费”计费模式队列升级为“弹性资源池队列”。即使用DLI计算资源需先购买弹性资源池，并在弹性资源池中创建队列。
队列赋权（废弃） 功能介绍 该API用于与其他用户共享指定的队列，可以给用户赋使用指定的队列的权限或者收回使用权限。 用户所属的用户组需要在所属区域内具有Tenant Guest权限。 关于Tenant Guest权限的介绍和开通方法，详细参见权限策略和《统一身份认证服务 用户指南》中的创建用户组。
手动产生的Checkpoint的保存路径。 run_mode 否 String 作业运行模式。 shared_cluster：共享 exclusive_cluster：独享 edge_node：边缘节点 job_config 否 Object 作业配置, 具体参数说明请参见表4。 main_class
对象存储OBS源表 功能描述 文件系统连接器可用于将单个文件或整个目录的数据读取到单个表中。 当使用目录作为source路径时，对目录中的文件进行 无序的读取。更多信息参考文件系统 SQL 连接器 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 CREATE
操作前准备 配置前，请先购买OBS桶或并行文件系统。 大数据场景推荐使用并行文件系统，并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，以及TB/s级
拖放式界面连接到各种数据源，创建交互式和共享式的数据可视化，从而将数据转化为可操作的见解。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通过将Tableau与Kyuubi对接，用户可以利用Kyuubi
FileSytem结果表 功能描述 FileSystem结果表用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。数据生成后，可直接对生成的目录创建非DLI表，通过DLI SQL进行下一步处理分析，并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。
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，详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时不会统计大小。
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，详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时会统计大小。
CU是DLI计算资源的单位。 1CU= 1Core 4GMem。不同规格的计算资源对应的计算能力不一样，规格越高计算能力越好。 常量与变量 环境变量中，常量与变量的区别如下： 常量在程序运行过程中，所表示的值是无法被改变的。 变量是“可读、可写”，而常量是“只读”的。变量是在程序运行过
和数据处理任务，是资源池中资源被实际使用和分配的基本单元，即队列是执行作业所需的具体的计算资源。 同一弹性资源池中，队列之间的计算资源支持共享。 通过合理设置队列的计算资源分配策略，可以提高计算资源利用率。本章节介绍创建弹性资源池并添加队列的操作步骤。 DLI弹性资源池之间为物理
资源（CPU和内存）。弹性资源池的单位为CU，1CU包含1CPU和4GB内存。 您可以在弹性资源池中创建多个队列， 队列之间的计算资源支持共享。 通过合理设置队列的计算资源池分配策略，提高计算资源利用率。 DLI弹性资源池之间为物理集群隔离，同一个弹性资源池中的队列之间为逻辑隔离。
数据库名”，数据库下面的所有数据都将被共享。 “databases.数据库名.tables.表名”，指定的表的数据将被共享。 “databases.数据库名.tables.表名.columns.列名”，指定的列将被共享。 “jobs.flink.flink作业ID”，指定的作业将被共享。 “groups
最后一个分区的最大值。 与scan.partition.column、scan.partition.lower-bound、 scan.partition.num必须同时配置或者同时都不配置。 scan.partition.num 否 无 Integer 分区的个数。 与scan.partition
最后一个分区的最大值。 与scan.partition.column、scan.partition.lower-bound、 scan.partition.num必须同时配置或者同时都不配置。 scan.partition.num 否 无 Integer 分区的个数。 与scan.partition
毫秒级得到响应，快速发现数据价值。DLI可以从HBase中读取数据，用于过滤分析、数据转储等场景。 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。
毫秒级得到响应，快速发现数据价值。DLI可以从HBase中读取数据，用于过滤分析、数据转储等场景。 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。
INSERT/UPDATE，因为任何具有相同 key 的现有行都被覆盖。另外，value 为空的消息将会被视作为 DELETE 消息。 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kafka集群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。
保证主键上的消息有序，因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。 前提条件 确保已创建Kafka集群。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与Kafka集群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。
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