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本文介绍了数据湖探索DLI各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2020年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 集成TPC-H测试套件 用户可以通过DLI内置的TPC-H测试套件进行简单高效的交互式查询，无需用户上传数据，即可以体验DLI的核心功能。
描述 模板的相关描述，且长度为0～512个字符。 创建时间 创建模板的时间。 更新时间 最后修改模板的时间。 操作 “编辑”：对已经创建好的模板进行修改。 “创建作业”：直接在该模板下创建作业，创建完后，系统跳转到“作业管理”下的作业编辑页面。 更多： “删除”：将已经创建的模板删除。
标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对，它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。 如果用户在其他云服务中使用了标签，建议用户为同一个业务所使用的云资源创建相同的标签键值对以保持一致性。 DLI支持以下两类标签： 资源标签：在DLI中创建的非全局的标签。
不配置表示动态导入整表数据，导入的数据需要包含分区列的数据； 如果导入时，配置所有分区信息，则表示导入数据到指定分区，导入的数据不能包含分区列的数据； 如果导入时，配置了部分分区信息，而导入的数据必须包含非指定的分区数据，不能包含指定的分区数据，否则数据导入后，非指定的数据分区字段列会存在null值等异常值。
标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对，它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。 如果用户在其他云服务中使用了标签，建议用户为同一个业务所使用的云资源创建相同的标签键值对以保持一致性。 DLI支持以下两类标签： 资源标签：在DLI中创建的非全局的标签。
条件表达式 CASE 标准的SQL CASE表达式有两种模式。 “简单模式”从左向右查找表达式的每个value，直到找出相等的expression： CASE expression WHEN value THEN result [ WHEN ... ] [ ELSE result
操作场景 本节操作介绍创建Flink作业时，配置流应用实现高可靠性能的操作方法。 操作步骤 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。 图1 创建主题 图2 添加订阅
对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册接口，使用了新的自定义函数类型推断机制，因此原先1
对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册接口，使用了新的自定义函数类型推断机制，因此原先1
LakeCatMetastoreBasedLockProvider 关闭Hudi锁，或者使用其他的锁实现类时，存在数据丢失/异常的风险。 在任何情况下，DLI不对因关闭Hudi锁，或者使用与元数据服务不匹配的锁实现类，而直接或间接导致的任何形式的损失或损害承担责任，包括但不限于商业利润损失、业务中断、数据丢失或其他财务损失。
SQL作业如何指定表的部分字段进行表数据的插入 如果需要将数据插入到表中，但只想指定部分字段，可以使用INSERT INTO语句结合SELECT子句来实现。 但是DLI目前不支持直接在INSERT INTO语句中指定部分列字段进行数据插入，您需要确保在SELECT子句中选择的字段数量和类
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
发环境的项目。具体操作请参考方法二：通过在Eclipse中导入JAR文件安装SDK。 获取DLI SDK 在“DLI SDK DOWNLOAD”页面，单击选择所需的SDK链接，即可获取对应的SDK安装包。 表1 目录结构 名称 说明 jars SDK及其依赖的jar包。 maven-install
GROUP BY GROUP BY GROUP BY将SELECT语句的输出行划分成包含匹配值的分组。简单的GROUP BY可以包含由输入列组成的任何表达式，也可以是按位置选择输出列的序号。 以下查询是等效的： SELECT count(*), nationkey FROM customer
出，说明的是该消费组当前待消费的数据总量。 如果Flink作业对接的是kafka专享版，则可通过云监控服务(CES)进行查看。具体可选择“云服务监控 > 分布式消息服务 > kafka专享版” ，单击“kafka实例名称 > 消费组” ，选择具体的消费组名称，查看消费组的指标信息。
指定类的参数列表，参数之间使用空格分隔。 Flink参数支持非敏感的全局变量替换。例如，在“全局配置”>“全局变量”中新增全局变量windowsize，Flink Jar作业就可以添加参数-windowsSize {{windowsize}}。 依赖jar包 用户自定义的依赖程序
只能为user-defined，表示使用自定义的sink。 connector.class-name 是 sink函数的全限定类名。sink类的具体实现可以参考前提条件说明。 connector.class-parameter 否 sink函数其构造函数的参数，只支持一个String类型的参数。 注意事项 connector
全局服务资源：全局服务部署时不区分区域，访问全局级服务，不需要切换区域，全局服务不支持基于区域项目授权。如对象存储服务（OBS）、内容分发网络（CDN）等。授权后，用户根据权限使用全局服务的资源。 指定区域项目资源：授权后，IAM用户根据权限使用所选区域项目中的资源，未选择的区域项目中的资源，该IAM用户将无权访问。
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。 Flink 1.15不再推荐使用DIS服务，
有BERNOULLI和SYSTEM两种采样方法。 这两种采样方法都不允许限制结果集返回的行数。 BERNOULLI 每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的比较）。结果中包含一行的概率与任何其
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