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提交SQL作业（废弃） 功能介绍 该API用于通过执行SQL语句的方式向队列提交作业。 当前接口已废弃，不推荐使用。 作业包含以下类型：DDL、DCL、IMPORT、EXPORT、QUERY和INSERT。其中，IMPORT和EXPORT分别与导入数据（废弃）和与导出数据（废弃）的功能一致
java样例代码 操作场景 本例提供使用Spark作业访问DWS数据源的java样例代码。 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放
java样例代码 开发说明 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现 导入依赖 涉及到的
导出数据（废弃） 功能介绍 该API用于从DLI表中导出数据到文件。 该API为异步操作。 目前只支持从DLI表导出数据到OBS中，且导出的路径必须指定到文件夹级别。OBS路径中不支持逗号，且其中的桶名不能以正则格式“.[0-9]+(.*)”结尾，即，若桶名包含“.”， 则最后一个
分组聚合 聚合函数把多行输入数据计算为一行结果。例如，有一些聚合函数可以计算一组行的 “COUNT”、“SUM”、“AVG”（平均）、“MAX”（最大）和 “MIN”（最小）。 对于流式查询，用于计算查询结果的状态可能无限膨胀。状态的大小大多数情况下取决于去重行的数量和分组持续的时间
复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型，如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见
复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型，如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见
导出查询结果 功能介绍 该API用于将SQL语句的查询结果导出到OBS对象存储中，只支持导出“QUERY”类型作业的查询结果。 该API为异步操作。 目前只支持导出数据到OBS中，且导出的路径必须指定到文件夹级别。OBS路径中不支持逗号，且其中的桶名不能以正则格式“.[0-9]+(
使用CDM迁移数据至DLI CDM提供了可视化的迁移任务配置页面，支持多种数据源到数据湖的迁移能力。 本节操作介绍使用CDM迁移工具将数据从数据源迁移至DLI的操作步骤。 图1 使用CDM迁移数据至DLI操作流程 步骤1：创建CDM集群 CDM集群用于执行数据迁移作业，将数据从数据源迁移至
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的
JDBC维表 创建JDBC表用于与输入流连接。 前提条件 请务必确保您的账户下已创建了相应实例。 注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，
Kafka源表 功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 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。 前提条件 确保已创建Kafka
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息，
查询作业执行进度信息 功能介绍 该API用于获取作业执行进度信息，如果作业正在执行，可以获取到子作业的信息，如果作业刚开始或者已经结束，则无法获取到子作业信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v1/{project_id}/jobs
JSON Format 功能描述 JSON Format 能读写 JSON 格式的数据。当前，JSON schema 是从 table schema 中自动推导而得的。更多具体使用可参考开源社区文档：JSON Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息，
Doris结果表 功能描述 Flink SQL作业写Doris结果表。 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Doris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
DLI预置的SQL模板中TPC-H样例数据说明 TPC-H样例数据简介 TPC-H（商业智能计算测试） 是交易处理效能委员会（TPC,Transaction Processing Performance Council) 组织制定的用来模拟决策支持类应用的一个测试集。目前，在学术界和工业界普遍用来评价决策支持技术方面应用的性能
创建Flink OpenSource SQL作业 本章节介绍如何新建Flink OpenSource SQL作业。 DLI Flink OpenSource SQL类型作业完全兼容社区Flink版本，并在社区connector基础之上，新增了Redis、DWS(GaussDB)数据源类型
了解数据目录、数据库和表 数据库和表是SQL作业、Spark作业场景开发的基础，在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 Flink支持动态数据类型，可以在运行时定义数据结构，不需要事先定义元数据。 数据目录 数据目录（Catalog）是元数据管理对象，它可以包含多个数据库。
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