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跨源连接DWS表 创建DLI表关联DWS 插入数据至DWS表 查询DWS表 父主题： 跨源连接相关
跨源连接OpenTSDB表 创建DLI表关联OpenTSDB 插入数据至OpenTSDB表 查询OpenTSDB表 父主题： 跨源连接相关
跨源连接DDS表 创建DLI表关联DDS 插入数据至DDS表 查询DDS表 父主题： 跨源连接相关
跨源连接Oracle表 创建DLI表关联Oracle 插入数据至Oracle表 查询Oracle表 父主题： 跨源连接相关
跨源连接HBase表 创建DLI表关联HBase 插入数据至HBase表 查询HBase表 父主题： 跨源连接相关
跨源连接RDS表 创建DLI表关联RDS 插入数据至RDS表 查询RDS表 父主题： 跨源连接相关
跨源连接CSS表 创建DLI表关联CSS 插入数据至CSS表 查询CSS表 父主题： 跨源连接相关
with参数中字段只能使用单引号，不能使用双引号。 该场景作业需要DLI与MySQL建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。
'FAIL' String 指定处理 Map 中 key 值为空的方法。 当前支持的值有FAIL、DROP和LITERAL。 Option 'FAIL' 将抛出异常，如果遇到 Map 中 key 值为空的数据。 Option 'DROP' 将丢弃 Map 中 key 值为空的数据项。 Option
跨源连接DCS表 创建DLI表关联DCS 插入数据至DCS表 查询DCS表 父主题： 跨源连接相关
classNo); 示例3：使用CTAS将源表的全部数据或部分数据创建新的DLI表 示例说明：根据示例1：创建DLI非分区表中创建的DLI表table1，使用CTAS语法将table1中的数据复制到table1_ctas表中。 在使用CTAS建表的时候，可以忽略被复制的表在建表时所使用的
仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与DWS集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此在DLI上要与OpenTSDB建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应的安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 语法格式 create table
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与Kafka集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink跨源开发场景中直接配置跨
'num2'],array[11,12]));-- 2 element_at(map(K, V), key) 描述：返回map中key对应值，如果map中不包含这个key，则返回NULL。 select element_at(map(array['num1','num2'],array[11
）、是不是外表（external）等。 LIKE子句用于在新表中包含来自现有表的所有列定义。可以指定多个LIKE子句，从而允许从多个表中复制列。如果指定了INCLUDING PROPERTIES，则将所有表属性复制到新表中。如果WITH子句指定的属性名称与复制的属性名称相同，则将
('apple',7); --将fruit表中的数据行加载到fruit_copy 表中，执行后表中有5条记录 insert into fruit_copy select * from fruit; --先清空fruit_copy表，再将fruit 中的数据加载到表中，执行之后表中有2条记录。 insert
SASL_SSL相关配置项。设置jaas账号和密码，username和password为创建Kafka实例过程中开启SASL_SSL时填入的用户名和密码， // 或者创建SASL_SSL用户时设置的用户名和密码。格式如下， // org.apache.kafka.common
PROCTIME() 语句进行定义。 另一方面，由于事件时间列可能需要从现有的字段中获得，因此计算列可用于获得事件时间列。例如，原始字段的类型不是 TIMESTAMP(3) 或嵌套在 JSON 字符串中。 注意： 定义在一个数据源表（ source table ）上的计算列会在从数据源读取数据后被计算，它们可以在
k Task重算，引起Spark作业和SQL作业内部自动重试，当作业重试超过限制会导致作业执行失败，需用户重新执行作业。 Spark2.3版本作业需要升级作业版本后才能支持运行中动态缩容功能。 Spark Steaming作业、Flink作业在运行过程中所在节点无法缩容，需要暂停
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