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教程:如何在Data Lake Analytics中使用临时表

前言 Data Lake Analytics (后文简称DLA)是阿里云重磅推出的一款用于大数据分析的产品,可以对存储在OSS,OTS上的数据进行查询分析。相较于传统的数据分析产品,用户无需将数据重新加载至DLA,只需在DLA中创建一张与数据源关联的表,不仅简化了分析过程,还节约了存储成本,是做大数据分析的不二之选。 当用户想通过DLA对OSS上的某个文件或者目录进行查询时,第一步需要先针对该文件或目录在DLA中创建一个table。当查询结束后,如果该table将不再使用,需要用户手动执行drop命令进行清理。 在实际应用的某些场景中,有些table只在查询中使用一次即可,但每次使用都要手动建表删表。这时,用户可以选择使用DLA的临时表。该表的生命周期仅限于一条查询语句,当查询结束后,临时表将被自动删除。 本文将以OSS数据源为例,重点介

blink测试技术介绍

引言:   flink是面向数据流处理和批处理的分布式开源计算框架。2016年阿里巴巴引入flink框架,改造为blink,将其运用到搜索及推荐的离线实时计算中,成功解决了搜索、推荐实时大数据量计算的痛点。2017年5月,集团整合了所有流计算产品,决定以blink引擎为基础,打造一款全球领先的实时计算引擎。2017年的双11,blink支持了20多个事业部/群,同时运行了1100+实时计算job,每秒处理的日志数峰值达到惊人的4.7亿。集团内部Blink用户群已经超过1400+的开发同学。因此blink质量保障变得极其重要,blink测试团队成立一年多的时间,从无到有,逐步建立起完整的blink测试体系,全方位保障blink质量。 Blink测试平台介绍   blink测试团队为blink质量量身打造blink测试平台,内容如下图所示:

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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