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TBLPROPERTIES('format'='orc') as select * from fruit; 注意事项 当使用alter修改创建视图所依赖的表时，需要重新创建视图，否则再次查询视图会报错。 父主题： DDL 语法
'yyyymmdd') = substr('20220601',1,8) 解决措施 在使用join进行多表关联查询时，不管表数据量大小，join时都需要指定on条件来减少多表关联的数据量，从而减轻队列的负荷，提升查询效率。 例如，问题现象中的问题语句可以根据业务场景，在join时通过指定o
yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd hh:mi:ss yyyy-mm-dd hh:mi:ss.ff3 pattern 否 STRING 代表需要转换的格式。 pattern为空时，默认为yyyy-MM-dd hh:mm:ss格式。 format:格式为代表年月日时分秒的时间单位与任意字符的组合，其中：
db/{table_name}，其中{lakeformation_catalog_url}对接的lakeformation catalog配置的location，{schema_name}为建表时使用的schema，{table_name}为表名。 不允许向托管表（表属性external
不一样的地方在于，通过反引号，可以允许标识符带有非字母的字符（如："SELECT a AS `my field` FROM t"）。 字符串文本常量需要被单引号包起来（如 SELECT 'Hello World' ）。两个单引号表示转义（如 SELECT 'It''s me.'）。字符串文本常量支持
中的 INSERT / UPDATE / DELETE 消息编码为 Canal 格式的 JSON 消息，输出到 Kafka 等存储中。 但需要注意的是，目前 Flink 还不支持将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息。因此，Flink
轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。DLI可以从HBase中读取数据，用于过滤分析、数据转储等场景。 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。 若使用MRS HBase，请在
单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据存储。 利用DLI，用户可方便地将海量数据高速、低时延写入HBase。 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。 若使用MRS HBase，请在
时间戳。此函数不是确定性的，这意味着将为每个记录重新计算该值。 UNIX_TIMESTAMP(string1[, string2]) BIGINT 使用表配置中指定的时区将格式为 string2 的日期时间字符串 string1（如果未指定默认情况下：yyyy-MM-dd HH:mm:ss） 转换为
障数据的持久性和可靠性。 流量限制：DLI通过设置流量控制机制，防止服务过载并保持服务的稳定性。 跨AZ容灾：DLI云服务采用跨可用区容灾部署，减少单点故障的风险，提高系统的可用性和弹性。 备份恢复：DLI自动化的备份策略和恢复计划，确保在发生故障时可以迅速恢复服务和数据。 父主题：
维度表：总量相对小，增量小，多以更新操作为主，数据读取会是全表读取，或者按照对应业务ID过滤。 基于以上考虑，维度表采用天分区会导致文件数过多，而且是全表读取，会导致所需要的文件读取Task过多，采用大颗粒度的日期分区，例如年分区，可以有效降低分区个数和文件数量；对于增量不是很大的维度表，也可以采用非分区表。
概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。quantile digest是一个分位数的集合，当需要查询的数据落在某个分位数附近时，就可以用这个分位数做为要查询数据的近似值。它的精度可以调节，但更高精度的结果会带来空间的昂贵开销。 STRUCT
shared_cluster：共享 exclusive_cluster：独享 edge_node：边缘节点 job_config 否 Object 作业配置, 具体参数说明请参见表4。 main_class 否 String jar包主类。例如，org.apache.spark.examples
database.db1的CREATE_VIEW权限 - EXPLAIN query database.db1的EXPLAIN权限 query需要其相应的权限。 Table SHOW CREATE TABLE tb1 database.db1.tables.tb1的SHOW_CREATE_TABLE权限
规则匹配表达式首尾的空格，不会参与匹配计算。 partition_spec 一个可选参数，使用键值对来指定分区列表，键值对之间通过逗号分隔。需要注意，指定分区时，表名不支持模糊匹配。 示例 -- 演示数据准备 create schema show_schema; create table
使用JDBC提交SQL作业 本文介绍通过JDBC连接DLI并提交SQL作业。 下载并安装JDBC驱动包 使用JDBC连接DLI并提交SQL作业 DLI JDBC Driver支持的API列表 父主题： 使用客户端工具连接DLI
print(sql_job) 该SDK接口不支持sql_pattern，即通过指定sql片段作为作业过滤条件进行查询。 如果需要则可以通过查询所有作业API接口指定该参数进行查询。 查询SQL类型作业 您可以使用该接口查询当前工程下的所有SQL类型作业的信息并获取查询结果。示例代码如下：
BLE类型则隐式转换为BIGINT类型后进行运算。 default 是 常量，默认值为NULL。 当offset指定的范围越界时的缺省值，需要与expr对应的数据类型相同。如果expr非常量，则基于当前行进行求值。 partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。
中的 INSERT / UPDATE / DELETE 消息编码为 Canal 格式的 JSON 消息，输出到 Kafka 等存储中。 但需要注意的是，目前 Flink 还不支持将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息。因此，Flink
模式匹配的子字符串的每个实例。对于每个匹配，以数组形式传递的捕获组都会调用lambda表达式函数。捕获组号从1开始；整个匹配没有分组（如果需要，请用括号将整个表达式括起来）。 SELECT regexp_replace('new york','(\w)(\w*)',x->uppe
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