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15需要在SQL脚本使用SET 'key'='vaule'；进行配置。详细语法请参考SQL Client Configuration。 Flink 1.15新增Flink Connector列表如下：Doris Connector、Hive Connector。详细操作请参考Flink OpenSource
单击“保存”，保存作业和相关参数。 编辑Flink OpenSource SQL作业。 在Flink OpenSource SQL语句编辑区域，输入详细的Flink OpenSource SQL语句。具体如下，注意以下加粗的参数值都需要根据注释提示修改。 CREATE TABLE kafkaSource
使用前您需要先创建一个HetuEngine类型的SQL队列，具体操作请参考创建弹性资源池并添加队列。 HetuEngine SQL需搭配lakeformation使用。详细内容请参考DLI对接LakeFormation。 HetuEngine简介 HetuEngine是华为推出的高性能交互式SQL分析及数据虚
SQL语法创建表时是否支持定义主键 Spark SQL语法不支持定义主键。 DLI Spark jar作业是否能访问DWS跨源表？ 可以访问。 详细操作请参考访问DWS和访问SQL库表。 如何查看Spark内置依赖包的版本？ DLI内置依赖包是平台默认提供的依赖包，用户打包Spark或Flink
的执行结果。 当前接口已废弃，不推荐使用。 该API只能查看前1000条的结果记录，若要查看全部的结果记录，需要先导出查询结果再进行查看，详细请参见导出查询结果。 URI URI格式： GET/v1.0/{project_id}/queues/{queue_name}/jobs/{job_id}
SQL作业”。 在SQL作业页面，在对应作业的“操作”列，单击“更多 > 归档日志”。 图1 归档日志 在OBS目录下，获取归档日志文件夹，详细如下。 Spark SQL作业： 查看带有“driver”或者为“container_xxx_000001”的日志文件夹则为需要查看的Driver日志目录。
println("---------- uploadResources success ---------"); } 请求参数说明如下，详细参数使用可以参考Python SDK概述下载样例代码。 kind：资源包类型，当前支持包类型分别为： jar：用户jar文件 pyfile：用户Python文件
入数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另外，用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有： 查询作业状态 查询作业详细信息 查询作业结果-方式二（废弃） 导出查询结果 查询所有作业 取消作业（推荐） 该API当响应消息中“job_type”为“DCL”时，为同步操作。
支持查看“QUERY”类型作业的执行结果。 该API只能查看前1000条的结果记录，若要查看全部的结果记录，需要先导出查询结果再进行查看，详细请参见导出查询结果。 当前接口已废弃，不推荐使用。 URI URI格式： GET/v1.0/{project_id}/jobs/{job_id}
Y”类型作业的执行结果。 该API只能查看前1000条的结果记录，且不支持分页查询。若要查看全部的结果记录，需要先导出查询结果再进行查看，详细请参见导出查询结果。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v1.0/{project_i
使用DataSource语法创建DLI表。DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 注意事项 CTAS建表语句不能指定表的属性。 若没有指定分隔符，则默认为逗号（,）。 关于分区表的使用说明：
创建并提交SQL作业 SQL编辑器简介 SQL作业编辑器支持使用SQL语句执行数据查询操作。 支持SQL2003，兼容SparkSQL，详细语法描述请参见《数据湖探索SQL语法参考》。 在总览页面，单击左侧导航栏中的“SQL编辑器”或SQL作业简介右上角的“创建作业”，可进入“SQL编辑器”页面。
SQL作业，即DLI Spark SQL作业，通过在SQL编辑器使用SQL语句执行数据查询等操作。支持SQL2003，兼容SparkSQL，详细语法描述请参见《数据湖探索Spark SQL语法参考》。 发布区域：全部 使用DLI提交SQL作业查询OBS数据 导出SQL作业结果 OBS
功能描述 使用Hive语法创建DLI表。DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 注意事项 CTAS建表语句不能指定表的属性。 Hive DLI表不支持在建表时指定多字符的分隔符。 关于分区表的使用说明：
在“增强型跨源”页面，单击该连接“操作”列中的“修改主机信息”，在弹出的对话框中，填写主机信息。 格式：“IP 主机名/域名”，多条信息之间以换行分隔。 MRS主机信息获取，详细请参考《数据湖探索用户指南》中的“修改主机信息”章节描述。 父主题： 增强型跨源连接类
ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。 前提条件 该场景需要与ClickHouse建立增强型跨源连接，并根据实际情况设置ClickHouse集群所在安全组规则中的端口。
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，请访问Redis官方网站https://redis.io/。 前提条件 DLI要建立与Redis的增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。
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，请访问Redis官方网站https://redis.io/。 前提条件 DLI要建立与Redis的增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。
数据库、创建DLI表或OBS表和插入表数据等操作。本示例完整的演示通过编写java代码、使用Spark作业创建数据库、创建表和插入表数据的详细操作，帮助您在DLI上进行作业开发。 该功能公测阶段，如需使用请提交工单申请开通“使用Spark作业访问DLI元数据”的使用权限。 约束限制
except DliException as e: print(e) return 请求参数说明如下，详细参数使用可以参考Python SDK概述下载样例代码。 kind：资源包类型，当前支持的包类型分别为： jar：用户jar文件 pyfile：用户Python文件
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