创建源表 DataGen源表 DWS源表 Hbase源表 JDBC源表 Kafka源表 MySQL CDC源表 Postgres CDC源表 Redis源表 Upsert Kafka源表 父主题： 数据定义语句DDL

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从Kafka源表中读取数据，将JDBC表作为维表，并将二者生成的表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，在 DLI 上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafk

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创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式： 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部

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TRUNCATE 删除表 MySQL在使用TRUNCATE语句删除表数据时可以省略“TABLE”关键字， GaussDB (DWS)不支持这种用法。此外，DSC工具在做迁移TRUNCATE语句时会添加“CONTINUE IDENTITY RESTRICT”关键字。 输入示例 1 2 TRUNCATE

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设置数据标准 事实表字段单个关联质量规则 在数据架构控制台，选择“模型设计 > 维度建模”，进入维度建模页面。 单击“事实表”页签，进入事实表页面。 在事实表列表中，单击需要关联质量规则的事实表名称。 在事实表的详情页的表字段列表中，单击，配置单个表字段关联质量规则。 图11 事实表单个字段关联质量规则

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创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式： 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部

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创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式： 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部

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参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 connector.type 是 数据源类型，‘jdbc’表示使用JDBC connector，必须为jdbc connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector

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创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式： 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部

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通过API创建数据库实例设置“lower_case_table_names”指定大小写是否敏感。详情请参考创建数据库实例。 取值范围： 0：表名称大小写敏感。 1：表名将被存储成小写且表名称大小写不敏感。 父主题： 参数类

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参数说明 表1 数据库配置 参数 说明 默认值 connector flink框架区分connector参数，固定为dws。 - url 数据库连接地址。 - username 配置连接用户。 - password 配置密码。 - tableName 对应dws表。 - 表2 查询参数

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创建Impala表 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Impala完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。

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创建Impala表 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Impala完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。

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从Kafka源表中读取数据，将GaussDB(DWS)表作为维表，并将二者生成的宽表信息写入print结果表中，其具体步骤如下： 连接GaussDB(DWS)数据库实例，在GaussDB(DWS)中创建相应的表，作为维表，表名为area_info，SQL语句如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 create table

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创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部

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COLUMN：创建列存表。 选择“表类型”。“表类型”指定表类型。 “正常”：如指定为“正常”，则创建一个标准的表。 “非正常”：如指定为“非正常”，则创建一个无日志表。对无日志表写入数据时，将不记录到日志中，这样使无日志表的写入速度大大超过一般表的速度。尽管如此，无日志表也是不安全的：在冲突或异

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'connector.channel' = '', 'format-type' = '' ); 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 connector.type 是 数据源类型，“dis”表示数据源为 数据接入服务 ，必须为dis。 connector.region 是 数据所在的DIS区域。

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Doris维表 功能描述 创建Doris维表用于与输入流连接生成宽表。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase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。

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恢复单表/多表到新集群 操作场景 集群粒度的快照和Schema粒度的快照，可以指定快照备份集中的单表/多表恢复到新集群。通常用户在业务操作中，对某个表中的数据进行了错误操作或者误删，需要对此表找回数据时使用该功能，找到最新包含该表数据的快照，将数据恢复到一个新集群中。在不破坏原集

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field -- 否 读取 Doris 表的列名列表，多列之间使用逗号分隔。 doris.filter.query -- 否 过滤读取数据的表达式，此表达式透传给 Doris。Doris 使用此表达式完成源端数据过滤。 示例 该示例是从Doris源表读取数据，并输入到 print connector。

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云经销商是否有等级区分？ 目前云经销商暂时没有等级区分，后续会增加。 父主题： 云经销商伙伴

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