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delta_table0 where dt >= '2020-01-01'; OPTIMIZE delta_table0 WHERE dt >= current_timestamp() - INTERVAL 1 day ZORDER BY (price); 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败
`obs://bucket_name/db0/delta_table0` VERSION AS OF 2; 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： Delta DML语法说明
true spark.network.sasl.serverAlwaysEncrypt 该参数用于配置服务器端是否使用加密来与客户端通信。当设置为true时，服务器将要求所有客户端使用加密连接，这可以提高通信的安全性。
参考《使用HBase客户端》使用1中创建的用户认证登录。“人机”用户第一次登录时需修改密码。 登录Manager界面，选择“系统 > 权限 > 用户”，选择新建用户，选择“更多 > 下载认证凭据”，保存后解压得到用户的keytab文件与krb5.conf文件。
DLI中的Spark组件与MRS中的Spark组件有什么区别？ DLI和MRS都支持Spark组件，但在服务模式、接口方式、应用场景和性能特性上存在一些差异。 DLI服务的Spark组件是全托管式服务，用户对Spark组件不感知，仅仅可以使用该服务，且接口为封装式接口。 DLI的这种模式减轻了运维负担
解压安装包后，在Superset客户端中安装DLI驱动。 执行Python setup.py install，把dli-sdk-python安装到本地环境。
`obs://bucket_name0/db0/delta_table0` RETAIN 168 HOURS; 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： Delta DML语法说明
使用ClickHouse客户端连接到ClickHouse服务端，并使用以下命令查询集群标识符cluster等其他环境参数信息。 参考从零开始使用ClickHouse。
因此如果有大量相同的Server ID的客户端一起连接MySQL SERVER，可能导致MySQL SERVER的CPU陡增，影响线上业务稳定性。
步骤3：创建DWS数据库和表 参考使用gsql命令行客户端连接DWS集群连接已创建的DWS集群。
队列规格指的是计算节点所有CU数的总和，DLI系统会自动分配各计算节点的内存和CPU大小，具体计算节点个数客户端不感知。 固定规格包括“16CUs”、“64CUs”、“256CUs”、“512CUs”。
使用ClickHouse客户端连接到ClickHouse服务端，并使用以下命令查询集群标识符cluster等其他环境参数信息。
h0.comb + source.comb, price = source.price * 2 when matched and h0.flag = true then delete when not matched then insert *; 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败
具体操作可参考：Kafka客户端接入示例。
请参考使用gsql命令行客户端连接DWS集群。 执行以下命令连接DWS集群的默认数据库“gaussdb”： gsql -d gaussdb -h DWS集群连接地址 -U dbadmin -p 8000 -W password -r gaussdb：DWS集群默认数据库。
通过将非Connector的Flink依赖项（以flink-开头）和第三方库（如Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc）的作用域设置为provided，可以确保这些依赖项不会被包含在Jar作业中，从而实现最小化提交，避免依赖包与flink内核中依赖包冲突： 仅Flink
更新跨源目的端源表后，未同时更新对应跨源表，导致insert作业失败怎么办？ 问题现象 客户在DLI中创建了DWS跨源连接和DWS跨源表，然后对DWS中的源表schema进行更新，执行DLI作业，发现DWS中源表schema被修改为更新前的形式，导致schema不匹配，作业执行失败
DLI增强型跨源连接DWS失败怎么办？ 问题现象 客户创建增强型跨源连接DLI和DWS，安全组已配置出方向规则到关联队列，使用的是密码形式的跨源认证，报DLI.0999: PSQLException: The connection attempt failed。 原因分析 出现该问题可能原因如下
参考使用gsql命令行客户端连接DWS集群连接已创建的DWS集群。
应用场景 DLI服务适用于海量日志分析、异构数据源联邦分析、大数据ETL处理。 海量日志分析 游戏运营数据分析 游戏公司不同部门日常通过游戏数据分析平台，分析每日新增日志获取所需指标，通过数据来辅助决策。例如：运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等，了解游戏当前状态及后续响应活动措施
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