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根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 在MySQL的flink数据库下创建表order_count，创建语句如下：
在查看结果页签，单击以图形形式呈现查询结果。再单击切换回表格形式。 当前控制台界面查询结果最多显示1000条数据，如果需要查看更多或者全量数据，则可以单击将数据导出到OBS获取。 如果执行结果中无数值列，则无法进行图形化。 图形类型包括柱状图、折线图、扇形图。 柱状图和折线图的X轴可为任意一列，Y轴仅支持数值类型的列，扇形图对应图例和指标。
CREATE TABLE语句 语法定义 CREATE TABLE table_name ( { <column_definition> | <computed_column_definition> }[ , ...n] [ <watermark_definition>
CREATE TABLE语句 语法定义 CREATE TABLE table_name ( { <column_definition> | <computed_column_definition> }[ , ...n] [ <watermark_definition>
根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功 创建flink opensource sql作业，并选择flink版本为1
ALTER TABLE 语法 name，new_name，column_name，new_column_name，table_name_*为用户自定义参数。 重命名一个表。 ALTER TABLE name RENAME TO new_name 修改表的列名，为列添加注释（可选项
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程中，内部存储的值，随时可以被改变的一段内存地址。比如：int a ＝ 123，这里的a就是一个整型变量。 表生命周期 DLI表数据的生命周期管理功能（dli.lifecycle.day
使用Temporal join关联维表的最新分区 功能描述 对于随时间变化的分区表，我们可以将其读取为无界流，如果每个分区包含某个版本的完整数据，则该分区可以被视为时间表的一个版本，时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区（版本）。 最新分区（版本）由
使用Temporal join关联维表的最新版本 功能描述 对于Hive表，我们可以将其作为有界流读出。在这种情况下，Hive表只能在查询时跟踪其最新版本。最新版本的表保留了Hive表的所有数据。 注意事项 每个连接子任务都需要保留自己的Hive表缓存。请确保Hive表可以放入TM任务槽的内存中。
FileSystem结果表 功能描述 FileSystem sink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。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。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完
CREATE TABLE语句 功能描述 根据指定的表名创建一个表，如果同名表已经在 catalog 中存在了，则无法注册。 语法定义 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [catalog_name.][db_name.]table_name ( {
对象存储OBS结果表 功能描述 FileSystem sink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。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。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以
Hudi常见配置参数 本章节介绍Hudi重要配置的详细信息，更多配置请参考hudi官网：https://hudi.apache.org/cn/docs/0.11.0/configurations/。 提交DLI Spark SQL作业时，在SQL编辑器界面右上角的”设置”->”参数设置”中可以配置Hudi参数。
典型场景示例：配置弹性资源池队列扩缩容策略 场景介绍 一个企业有多个部门，多个部门不同业务数据分析的时间段可能有所差异，具体场景如下： A部门：在00:00-09:00时间段内资源请求量大，其他时间段有短时间的资源请求量不大的任务运行。 B部门：在10:00-22:00时间段内资
在DLI控制台创建数据库和表 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。
操作 “创建作业”：直接在该模板下创建作业，创建完后，系统跳转到“作业管理”下的作业编辑页面。 当前已有的样例模板包括如下场景： 利用地址信息的维表生成订单信息宽表 实时统计每天成交额、订单数和支付人数等指标 统计实时点击量最高的商品 自定义模板 自定义模板列表显示所有的jar作业模板，自定义模板列表参数说明如表
典型场景示例：迁移Elasticsearch数据至DLI 本文为您介绍如何通过CDM数据同步功能，迁移Elasticsearch类型的CSS集群数据至DLI。其他自建的Elasticsearch等服务数据，均可以通过CDM与DLI进行双向同步。 前提条件 已创建DLI的SQL队列
状态，默认设置为1小时。 脏数据策略 作业出现脏数据时的处理策略。作业配置脏数据策略时显示该参数。 忽略。 抛出异常。 保存。 脏数据转储地址 “脏数据策略”选择“保存”时，保存脏数据的OBS路径。 创建时间 作业创建的具体时间。 更新时间 作业最近一次更新的时间。 查看Flink作业监控
Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异对比 DLI整理了Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异，便于您了解Spark版本升级后SQL队列上运行的作业在适配新版本引擎时的影响。 histogram_numeric函数的返回值的类型不同
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