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db_name 数据库名称，由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 注意事项 如果所要查看的数据库不存在，则系统报错。 示例 已参考示例中描述创建对应的数据库，如testdb。 查看testdb数据库的相关信息。 1 DESCRIBE DATABASE
个到8个，以“,”分隔，包括对应metric下所有tagk的值。 注意事项 创建DLI表时，不需要指定timestamp和value字段，系统会根据指定的tags自动构建字段，包含以下字段，其中TAG1和TAG2由tags指定。 TAG1 String TAG2 String timestamp
EXISTS] db_name [RESTRICT|CASCADE]; 关键字 IF EXISTS：所需删除的数据库不存在时使用，可避免系统报错。 注意事项 DATABASE与SCHEMA两者没有区别，可替换使用，建议使用DATABASE。 RESTRICT表示如果该datab
个到8个，以“,”分隔，包括对应metric下所有tagk的值。 注意事项 创建DLI表时，不需要指定timestamp和value字段，系统会根据指定的tags自动构建字段，包含以下字段，其中TAG1和TAG2由tags指定。 TAG1 String TAG2 String timestamp
设置多版本备份数据保留周期 功能描述 在DLI数据多版本功能开启后，备份数据默认保留7天，您可以通过配置系统参数“dli.multi.version.retention.days”调整保留周期。保留周期外的多版本数据后续在执行insert overwrite或者truncate语
位评测系统的整体商业计算综合能力，对厂商的要求更高，同时也具有普遍的商业实用意义，目前在银行信贷分析和信用卡分析、电信运营分析、税收分析、烟草行业决策分析中都有广泛的应用。 TPC-H 基准测试是由 TPC-D（由 TPC 组织于 1994 年指定的标准，用于决策支持系统方面的测
设置多版本备份数据保留周期 功能描述 在DLI数据多版本功能开启后，备份数据默认保留7天，您可以通过配置系统参数“dli.multi.version.retention.days”调整保留周期。保留周期外的多版本数据后续在执行insert overwrite或者truncate语
管理控制台界面具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 使用Spark作业跨源访问数据源支持使用scala，pyspark和java三种语言进行开发。 表格存储服务CloudTable相关介绍请参考《表格存储服务产品介绍》。 云搜索服务CSS相关介绍请参考《云搜索服务产品介绍》。
该API用于创建与其他服务的增强型跨源连接。 如果需要了解Console界面的使用方法，可参考《数据湖探索用户指南》中的“增强型跨源连接”。 系统default队列不支持创建跨源连接。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v2.0/{
SDK开发指南指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用DLI SDK提供的接口函数进行二次开发。 Java、Python SDK功能矩阵请参见表1 表1 SDK功能矩阵 语言 功能 内容 Java OBS授权 介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java SDK使用说明。 队列相关 介绍创建队列、获取默认队列、查询所有队列、删除队列的Java
Upsert Kafka 功能描述 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。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka
ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。推荐使用AK/SK认证，其安全性比Token认证更高。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。
进入Spark作业编辑页面，页面会提示系统将创建DLI临时数据桶。该桶用于存储使用DLI服务产生的临时数据，例如：作业日志、作业结果等。如果不创建该桶，将无法查看作业日志。可以通过配置生命周期规则实现定时删除OBS桶中的对象或者定时转换对象的存储类别。桶名称为系统默认。 如果不需要创建DLI
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。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。
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。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。
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 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka
功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 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。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。
Upsert Kafka结果表 功能描述 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。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。
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 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka
功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 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。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。
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