定义分区 下表列出了各分区类型表支持的字段/选项： 表3 支持的字段/选项 字段/选项名 行分区 列分区 ORC分区 分区类型 按范围 按范围 按值 分区名 √ √ x 分区值 √ √ x 在“一般”页签中，如果“表存储方式”选择为“ROW”或“COLUMN”，则“分区类型”区域会显示“By Range”。如果“表存储方式”选择为“ORC”，则“分区类型”区域会显示“By Values”。 从“可用列”区域选择用于定义分区的列，单击“右向箭头”按钮，该列会移动到“分区列”区域。 如果“表存储方式”选择为“ROW”或“COLUMN”，则仅能选择一列用于分区。 如果“表存储方式”选择为“ORC”，则最多可选择四列用于分区。 最多可选择4列用于定义分区。 在“分区名称”中输入分区的名称。 单击“分区值”旁的“单击输入分区值”按钮，在“值”列中输入要对表进行分区的值，单击“确定”。 输入分区的所有信息后，单击“添加”。 支持对分区进行添加、删除、编辑、调整顺序等操作。 根据表中的要求更改分区顺序。要更改顺序，请选择所需的分区，然后单击“向上”或“向下”。 定义所有分区后，单击“下一步”。

请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用 IAM 服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 version_uri 否 String 参数解释: 版本或迭代URI 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 module_id 否 String 参数解释: 模块ID，模块的唯一标识，需从需求管理获取 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 fixed_version_id 否 String 参数解释: 计划迭代ID，模块的唯一标识，需从需求管理获取 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 owner_id 否 String 参数解释: 用户ID，用户的唯一标识 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及

请求示例 实时计算单个自定义报表 post https://{endpoint}/v4/projects/f3087a82b44744c29a1bd69ab6ada154/home/overview/severity { "owner_id" : "ffb8caecd62b41c7929121c181d11064", "version_uri" : "v92s000100lum5pi" }

响应示例 状态码： 200 OK { "status" : "success", "result" : { "value" : { "defect_severity" : { "total" : 1, "severity_number_list" : [ { "name" : "提示", "value" : 1 } ] } } } }

响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 响应Body String 响应结果 状态码： 400 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 接口调用失败错误码 error_msg String 接口调用失败错误信息 状态码： 401 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 接口调用失败错误码 error_msg String 接口调用失败错误信息 状态码： 404 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 接口调用失败错误码 error_msg String 接口调用失败错误信息 状态码： 500 表8 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 接口调用失败错误码 error_msg String 接口调用失败错误信息

响应示例 状态码： 200 OK { "defect" : { "total" : 3, "not_solved" : 3, "severity_number_list" : [ { "name" : "提示", "value" : 3 } ] }, "case_pass_rate" : { "pass_rate" : "99.5%", "result_number_list" : [ { "name" : "成功", "value" : 3000 }, { "name" : "未执行", "value" : 15 } ] }, "project_type" : "ipd", "issue_cover_rate" : { "summary" : { "testing" : 0, "finished" : 0, "not_tested" : 17, "total_number" : 17, "cover_rate" : "0.0%" } } }

请求示例 质量报告看板统计 post https://{{endpoint}}/testreport/v4/testhub/projects/875ab809ae454c808b8565bd8695692d/data-dashboard/overview { "plan_id" : "vx785d2300op22kb6c", "branch_id" : "v9050000uop22kb6", "module_id" : "889109272257798144,-2", "fixed_version_id" : "884537509955936256,884770598208577537,-2" }

响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 defect DefectVo object 缺陷统计信息 case_pass_rate CasePassRateVo object 用例通过率信息 case_completion_rate CaseCompletionRateVo object 用例通过率信息 project_type String 项目类型 issue_cover_rate IssueCoverRateVo object 需求覆盖率信息 表5 DefectVo 参数 参数类型 描述 total Integer 缺陷数 not_solved Integer 未关闭缺陷数 severity_number_list Array of NameAndValueVo objects 组装缺陷每种重要程度的名称和对应的数目 表6 CasePassRateVo 参数 参数类型 描述 pass_rate String 用例通过率 result_number_list Array of NameAndValueVo objects 用户自定义结果对应的用例数目 表7 CaseCompletionRateVo 参数 参数类型 描述 total Integer 总用例数 completion_rate String 用例完成率 status_number_list Array of NameAndValueVo objects 用户自定义状态对应的用例数目 表8 NameAndValueVo 参数 参数类型 描述 name String 名称 value Integer 值 表9 IssueCoverRateVo 参数 参数类型 描述 epic CoverRateVo object epic类型需求覆盖率, 仅scrum项目返回 feature CoverRateVo object feature类型需求覆盖率, 仅scrum项目返回 story CoverRateVo object story类型需求覆盖率, 仅scrum项目返回 summary CoverRateVo object story类型需求覆盖率, 仅scrum项目返回 表10 CoverRateVo 参数 参数类型 描述 testing Integer 统计测试中的需求 finished Integer 统计已完成的需求 not_tested Integer 统计未测试的需求 total_number Integer 计算需求总数 cover_rate String 需求覆盖率 状态码： 400 表11 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 接口调用失败错误码 error_msg String 接口调用失败错误信息 状态码： 401 表12 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 接口调用失败错误码 error_msg String 接口调用失败错误信息 状态码： 404 表13 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 接口调用失败错误码 error_msg String 接口调用失败错误信息 状态码： 500 表14 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 接口调用失败错误码 error_msg String 接口调用失败错误信息

请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 plan_id 否 String 测试计划id,(plan_id和branch_id不能同时为空，优先取plan_id) branch_id 否 String 分支id,(plan_id和branch_id不能同时为空，优先取plan_id) module_id 否 String 模块ID fixed_version_id 否 String 筛选迭代ID

规则 有数据持续写入的表，24小时内至少执行一次compaction。 对于MOR表，不管是流式写入还是批量写入，需要保证每天至少完成1次Compaction操作。如果长时间不做compaction，Hudi表的log将会越来越大，这必将会出现以下问题： Hudi表读取很慢，且需要很大的资源。 这是由于读MOR表涉及到log合并，大log合并需要消耗大量的资源并且速度很慢。 长时间进行一次Compaction需要耗费很多资源才能完成，且容易出现OOM。 阻塞Clean，如果没有Compaction操作来产生新版本的Parquet文件，那旧版本的文件就不能被Clean清理，增加存储压力。 CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并，需要消耗较高的内存资源，按照之前的表设计规范以及实际流量的波动结合考虑，建议Compaction作业CPU与内存的比例按照1:4~1:8配置，保证Compaction作业稳定运行。当Compaction出现OOM问题，可以通过调大内存占比解决。

请求示例 POST https://{endpoint} /v1/{project_id}/instances/{instance_id}/catalogs/{catalog_name}/databases/{database_name}/tables { "table_name" : "tbl86b03ad314fa4ea7943fb769df163a79", "table_type" : "MANAGED_TABLE", "owner" : "onebox", "owner_type" : "USER", "create_time" : "2023-05-31T01:59:54.000+00:00", "last_access_time" : "2023-05-31T01:59:54.000+00:00", "last_analyzed_time" : "2023-05-31T01:59:54.000+00:00", "partition_keys" : [ { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix0", "comment" : "5456ac36c75947eab223476dafa58ae0" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix1", "comment" : "d95d1241557e4a769bfcda42974fdf0e" } ], "retention" : 1000, "storage_descriptor" : { "columns" : [ { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix0", "comment" : "3eb10da96ec84ec6b8543b730c0660b2" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix1", "comment" : "ee5aa1f3755f425a964f045f59b2c0a0" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix2", "comment" : "d47884f69582432db1256e60a8e37ea6" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix3", "comment" : "4e26e910310648f1a97b6e17cb2b25ce" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix4", "comment" : "85084620943b4d36a9e5d6a856307e73" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix5", "comment" : "f78264b5d8ab4409a3a05ebb0434424e" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix6", "comment" : "45df8ef109374ac6ab9aaa371b29baa7" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix7", "comment" : "c006d18cc411429bacc0f0e1eb75f99e" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix8", "comment" : "58e1c81b2c0a4c089570106c8bb4461d" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix9", "comment" : "32cc797a16f348ebbf5f2e1f85969603" } ], "location" : "obs://location/test/database/5e2941387d8741afa217677361d0676f", "compressed" : false, "input_format" : "850fd4c238934dfdaa3006f388d71f9d", "output_format" : "740f42961f1146d39abe19beadc2ad89", "number_of_buckets" : 0, "bucket_columns" : [ ], "sort_columns" : [ ], "serde_info" : { "name" : "a247cc09ce74477e8c95915bb45e9878", "serialization_library" : "9dad2d1dfe944e1d83747997188ed445", "parameters" : { "347f5f03fdaf46489a39e308be3d2160" : "317b872caa5d4de7bed96f644028ed83" } }, "parameters" : { "ce43c3c8b9854b749dddabe76c487dd8" : "67393e5c0dc649479399603f6adf1432", "8805af26461e49feaf5fb67eef8da574" : "f956a8ac29514f57af9da84043b845f0" }, "skewed_info" : { "skewed_column_names" : [ ], "skewed_column_value_location_maps" : { }, "skewed_column_values" : [ ] }, "stored_as_sub_directories" : false }, "parameters" : { "key1" : "value1", "transient_lastDdlTime" : "120", "classification" : "other" }, "comments" : "comment info" }

响应示例 状态码： 201 Created { "catalog_name" : "catcd6359b2a15f42dc90fca897c15db00a", "database_name" : "dbbf565489e3d04b2d8ca03d6e3d48486f", "table_name" : "tbl1298911dffa94c449a900ec5dfc50cf8", "create_time" : "2023-05-31T02:03:44.016+00:00", "last_access_time" : "2023-05-31T02:03:43.000+00:00", "update_time" : "2023-05-31T02:03:44.016+00:00", "last_analyzed_time" : "2023-05-31T02:03:43.000+00:00", "owner" : "onebox", "owner_type" : "USER", "parameters" : { "key1" : "value1", "transient_lastDdlTime" : "120", "classification" : "other" }, "partition_keys" : [ { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix0", "comment" : "8be09e713e6b46a08b375b662f93e195" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix1", "comment" : "6874d3047a6c494696438fc64d9a0194" } ], "retention" : 1000, "storage_descriptor" : { "columns" : [ { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix0", "comment" : "5a2968f6141c4d40969c935c39b5accc" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix1", "comment" : "39ac0d5c26ce47d8948a5ea49a455742" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix2", "comment" : "a8d51537564a4042ab3d88a0acfccf83" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix3", "comment" : "d541dd8c95bf4d49853ae5563869821e" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix4", "comment" : "9955f7831b3b4bdc8a18c2e20b592976" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix5", "comment" : "32115b31e61245fd94162f566c6db966" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix6", "comment" : "a6d61e1ad9e14a6da94e242607369284" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix7", "comment" : "9dd785a2f6744fa2a8c5a64d78147961" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix8", "comment" : "60128f0062a949559f0c95f2656812ae" }, { "column_type" : "string", "column_name" : "column_prefix9", "comment" : "99d4d3e57af64bd1bb287b5a305b7225" } ], "location" : "obs://location/test/database/0b288717b41a411dacdd0c9fa2e1c275", "compressed" : false, "input_format" : "c28e802613a342568a667aeba4961979", "output_format" : "9bf425a38fd540c69b68366071b8bbd5", "number_of_buckets" : 0, "bucket_columns" : [ ], "sort_columns" : [ ], "serde_info" : { "name" : "e044a1458d8c4b7a871e54243d2adb93", "serialization_library" : "bb299f2201fe4da0886ecd380a1508a3", "parameters" : { "2980009b8dfd4b3bb78a96485a3728c2" : "f83395c8db5e4ac1803892b08c209799" } }, "parameters" : { "64f073b0a9bd49cb8437681f3faa1538" : "f4154f400e6e465cbc8b8b2033a24faf", "f31bf1375d4d4097b68e9816388e50a8" : "881546d1b0184048b03ad20d1218104d" }, "skewed_info" : { "skewed_column_names" : [ ], "skewed_column_value_location_maps" : { }, "skewed_column_values" : [ ] }, "stored_as_sub_directories" : false }, "table_type" : "EXTERNAL_TABLE", "comments" : "comment info" } 状态码： 400 Bad Request { "error_code" : "common.01000001", "error_msg" : "failed to read http request, please check your input, code: 400, reason: Type mismatch., cause: TypeMismatchException" } 状态码： 401 Unauthorized { "error_code": 'APIG.1002', "error_msg": 'Incorrect token or token resolution failed' } 状态码： 403 Forbidden { "error" : { "code" : "403", "message" : "X-Auth-Token is invalid in the request", "error_code" : null, "error_msg" : null, "title" : "Forbidden" }, "error_code" : "403", "error_msg" : "X-Auth-Token is invalid in the request", "title" : "Forbidden" } 状态码： 404 Not Found { "error_code" : "common.01000001", "error_msg" : "response status exception, code: 404" } 状态码： 408 Request Timeout { "error_code" : "common.00000408", "error_msg" : "timeout exception occurred" } 状态码： 500 Internal Server Error { "error_code" : "common.00000500", "error_msg" : "internal error" }

URI POST /v1/{project_id}/instances/{instance_id}/catalogs/{catalog_name}/databases/{database_name}/tables 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目编号。获取方法，请参见获取项目ID。 instance_id 是 String LakeFormation实例ID。创建实例时自动生成。例如：2180518f-42b8-4947-b20b-adfc53981a25。 catalog_name 是 String catalog名称。只能包含字母、数字和下划线，且长度为1~256个字符。 database_name 是 String 数据库名称。只能包含中文、字母、数字、下划线、中划线，且长度为1~128个字符。

表简介 表是用来存储键值数据（Key-Value，简称KV）的集合，归属于某个仓。 用户可以在一个仓中创建至少1个或多个表，用来储存键值数据。例如，用某个仓记录公司内所有员工的信息，那么可以用这个仓中的每一个表记录每一个部门内所有员工的信息。 图1 表简介 KVS云服务支持创建表，查询所有表及详细信息。 表1 KVS云服务支持的表相关功能 功能 描述 创建表 在指定存储仓创建表，同时指定索引。 查询表 在指定存储仓查询所有表。 查询表详细信息 在指定存储仓查看某个表的详情 父主题： 表管理

功能说明 表1 功能说明 功能 说明 检查表 使用CHECK TABLE语句来检查表，可检查出表是否存在错误。检查表提供常规、快速、快、已改变和扩展检查5种方式。 CHECK TABLE语句在执行过程中会给表加上只读锁。 常规：扫描行，以验证被删除的链接是有效的。也可以计算各行的关键字校验和，并使用计算出的校验和验证这一点。 快速：只检查没有被正确关闭的表。 快：不扫描行，不检查错误的链接。 已改变：只检查上次检查后被更改的表，和没有被正确关闭的表。 扩展：对每行的所有关键字进行一个全面的关键字查找。这可以确保表是100％一致的，但是花的时间较长。 修复表 使用REPAIR TABLE语句来修复损坏的或错误的表。修复表提供常规、快速、扩展3种方式。 常规：不加任何参数，即repaire table 表名，表示简单修复数据文件和索引文件。 快速：增加quick参数，即repaire table 表名 quick，表示最快的修复，只修复索引文件，不修复数据文件。 扩展：增加extended参数，即repaire table 表名 extend，表示最慢的修复，修改数据文件和索引文件，试图从数据文件恢复每一行，需要逐行重建索引。