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状态码 描述 200 查询成功。 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： 增强型跨源连接相关API
json_path) 表2 参数说明 参数 数据类型 说明 json_string STRING 需要解析的JSON对象，使用字符串表示。 json_path STRING 解析JSON的路径表达式，使用字符串表示。 目前path支持如下表达式参考下表表3。 表3 json_path参数支持的表达式
upsert-kafka 将 null 值视为 墓碑消息（在键上删除）。因此，如果该字段可能具有 null 值，我们建议避免使用 upsert-kafka 连接器和 raw format 作为 value.format。 Raw format 连接器是内置的。 参数说明 表1 参数 是否必选 默认值 类型
ark Jar作业。 DLI Delta元数据说明 创建Delta表时会在元数据仓创建表的相关元数据信息。 Delta支持对接DLI元数据和Lakeformation元数据（仅Spark 3.3.1及以上版本支持对接Lakeformation元数据），对接方式与Spark一致。
close(); 示例 认证用的ak和sk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。 本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量System.getenv("AK")和System.getenv("SK")。
元数据的队列和引擎类型。 查看队列的引擎类型和版本请参考查看队列的基本信息。 表1 LakeFormation获取元数据的队列和引擎类型 队列类型 引擎类型和支持的版本 default队列 Spark 3.3.x：支持对接LakeFormation获取元数据的队列和引擎。 HetuEngine
个查询顺序执行1 遍，同时执行一对RF1 和RF2 操作。最后进行Throughput 测试，也是最核心和最复杂的测试，更接近于实际应用环境，与Power 测试比对SUT 系统的压力有非常大的增加，有多个查询语句组，同时有一对RF1 和RF2 更新流。 测试中测量的基础数据都与执
详见表3。只有CSV和JSON类型数据具有该属性。data_location为OBS时填写。 timestamp_format 否 String 用户自定义时间类型。默认格式为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”。时间戳格式字符定义详见表3。只有CSV和JSON类型数据具有
外，它可以用于基于窗口表值函数的操作。比如窗口聚合，窗口TopN和窗口关联。 窗口Top-N的语法和普通的Top-N相同。 除此之外，窗口去重需要 PARTITION BY 子句包含表的 window_start 和 window_end 列。 否则优化器无法翻译。 Flink 使用
value.format 是 无 String 用于反序列化和序列化Kafka消息的值部分的格式。 注意: format和value.format只能配置其中一个，如果同时配置两个，则会有冲突。 请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。 value.fields-include
状态码 描述 200 查询成功。 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： 队列相关API（推荐）
配置YongHong BI连接DLI进行数据查询和分析 YongHong BI是一款企业级数据分析工具。支持数据可视化、报表制作、数据分析和决策支持的功能，帮助企业洞察业务数据，提升决策效率。 本节操作介绍YongHong BI连接DLI的操作步骤。 操作前准备 环境要求： 已安装YongHong
kpoint保存路径。必须和应用程序中配置的Checkpoint地址相对应。且不同作业的路径不可一致，否则无法获取准确的Checkpoint。 单击右上角“保存”，保存作业和相关参数。 单击右上角“启动”，进入“启动Flink作业”页面，确认作业规格和费用，单击“立即启动”，启动作业。
长度范围为3到63个字符，支持小写字母、数字、中划线（-）、英文句号（.）。 禁止两个英文句号（.）或英文句号（.）和中划线（-）相邻，禁止以英文句号（.）和中划线（-）开头或结尾。 禁止使用IP地址。 如果名称中包含英文句号（.），访问桶或对象时可能会进行安全证书校验。 导入
database_name 否 String 记录其操作的表所在的数据库名称。类型为Import和Export作业才有“database_name”属性。 table_name 否 String 记录其操作的表名称。类型为Import和Export作业才有“table_name”属性。 with_column_header
本节介绍利用Flink写Hive的表。Hive结果表的定义，以及创建结果表时使用的参数和示例代码。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。 当作为BATCH应用程序运行时，Flink将写
String 指定字节序来编码数字值的字节。有效值为'big-endian'和'little-endian'。 更多细节可查阅 字节序。 数据类型映射 下表详细说明了这种格式支持的 SQL 类型，包括用于编码和解码的序列化类和反序列化类的详细信息。 表2 数据类型映射 Flink SQL 类型
题，也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。 本案例以某商城真实的用户、商品、评论数据（脱敏后）为基础，利用数据湖探索来分析用户和商品的各种数据特征，可为营销决策、广告推荐、信用评级、品牌监控、用户行为预测提供高质量的信息。 流程指导 使用DLI进行电商数据分析的操作过程主要包括以下步骤：
getFlinkJobsMetrics - POST /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/metrics 查询Flink作业APIG网关服务访问地址 getFlinkApigSinks - GET /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/{job_id}/apig-sinks
lect 1”。 弹出隐私协议后，勾选“同意以上隐私协议”，单击“确定”。 该隐私协议只需要在第一次执行时同意即可，后续再次运行不再会弹出和确认。 重新在DataArts Studio上运行DLI SQL脚本，脚本运行正常。 父主题： SQL作业运维类
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