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使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 概述 本节操作介绍使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka的操作方法。 如需使用Flink OpenSource SQL连接开启SASL_SSL认证的Kafka，请参考Flink SQL语法参考-Kafka源表。
DLI支持的Prometheus基础监控指标 表1提供了DLI支持的Prometheus基础监控指标，AOM Prometheus支持免费存储基础指标。 除基础指标外，AOM Prometheus提供的自定义指标按计费规则付费使用。 表1 DLI支持的Prometheus监控指标
窗口 GROUP WINDOW 语法说明 Group Window定义在GROUP BY里，每个分组只输出一条记录，包括以下几种： 分组函数 在流处理表中的 SQL 查询中，分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性，且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。
ClickHouse 功能描述 DLI支持将Flink作业数据输出到ClickHouse数据库中，表类型仅支持结果表。 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
使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南 概述 DLI提供了使用自定义Jar运行Flink作业并将数据写入到OBS的能力。本章节JAVA样例代码演示将kafka数据处理后写入到OBS，具体参数配置请根据实际环境修改。 环境准备 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。
cume_dist cume_dist函数用于求累计分布，相当于求分区中大于等于或小于等于当前行的数据在分区中的占比。 使用限制 窗口函数的使用限制如下： 窗口函数只能出现在select语句中。 窗口函数中不能嵌套使用窗口函数和聚合函数。 窗口函数不能和同级别的聚合函数一起使用。
常见场景的委托权限策略 本节操作提供了DLI常见场景的委托权限策略，用于用户自定义权限时配置委托的权限策略。委托策略中的“Resource”根据需要具体情况进行替换。 数据清理委托权限配置 适用场景：数据清理委托，表生命周期清理数据及lakehouse表数据清理使用。该委托需新建
窗口 GROUP WINDOW 语法说明 Group Window定义在GROUP BY里，每个分组只输出一条记录，包括以下几种： 分组函数 在流处理表中的 SQL 查询中，分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性，且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。
DWS维表（不推荐使用） 功能描述 创建DWS表用于与输入流连接，从而生成相应的宽表。 推荐使用DWS服务自研的DWS Connector。 DWS-Connector的使用方法请参考dws-connector-flink。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS
窗口Top-N 功能描述 窗口 Top-N 是特殊的 Top-N，它返回每个分区键的每个窗口的N个最小或最大值。 与普通Top-N不同，窗口Top-N只在窗口最后返回汇总的Top-N数据，不会产生中间结果。窗口 Top-N 会在窗口结束后清除不需要的中间状态。 窗口 Top-N
JDBC维表 创建JDBC表用于与输入流连接。 前提条件 请务必确保您的账户下已创建了相应实例。 注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。
JOIN Equi-join 语法格式 1 2 FROM tableExpression INNER | LEFT | RIGHT | FULL JOIN tableExpression ON value11 = value21 [ AND value12 = value22]
JDBC结果表 功能描述 DLI通过JDBC结果表将Flink作业的输出数据输出到关系型数据库中。 前提条件 DLI要与实例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
scala样例代码 操作场景 本例提供使用Spark作业访问DWS数据源的scala样例代码。 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password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。
使用Flink Jar读写DIS开发指南 概述 本节操作介绍基于Flink 1.12版本的Flink Jar作业读写DIS数据的操作方法。 Flink 1.12版本Flink Opensource SQL作业不支持使用DLI提供的connector读写DIS，因此推荐您使用本节操作提供的方法。
Redis维表 功能描述 创建Redis表作为维表用于与输入流连接，从而生成相应的宽表。 前提条件 要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。
使用Livy提交Spark Jar作业 DLI Livy简介 DLI Livy是基于开源的Apache Livy用于提交Spark作业到DLI的客户端工具。 准备工作 创建弹性资源池并添加队列。添加队列时选择“通用队列”，即用于执行Spark作业的计算资源。具体请参考创建队列。
使用Livy提交Spark Jar作业 DLI Livy简介 DLI Livy是基于开源的Apache Livy用于提交Spark作业到DLI的客户端工具。 准备工作 创建弹性资源池并添加队列。添加队列时选择“通用队列”，即用于执行Spark作业的计算资源。具体请参考创建队列。
查看建表语句 功能描述 返回对应表的建表语句。 语法格式 1 SHOW CREATE TABLE table_name; 使用Spark 3.3.1版本引擎查看建表语句时请使用以下语法（仅适用于查询Hive表的建表语句） 1 SHOW CREATE TABLE table_name
Redis源表 功能描述 创建source流从Redis获取数据，作为作业的输入数据。 前提条件 创建该作业前，需要建立DLI和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。 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
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