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数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 推荐使用DWS服务自研的DWS Connector。
BIN(A) 所有数字类型 返回一个整数A的二进制字符串。如为null则返回null。 HEX(A) HEX(B) 所有数字类型 返回一个整数A或者字符串B的十六进制字符串。若A或B为null，则返回null。
BIN(A) 所有数字类型 返回一个整数A的二进制字符串。如为null则返回null。 HEX(A) HEX(B) 所有数字类型 返回一个整数A或者字符串B的十六进制字符串。若A或B为null，则返回null。
DLI计算资源模式 DLI提供了三种计算资源的管理模式，每一种模式都有独特的优势和适用场景。 图1 DLI计算资源模式 弹性资源池模式：计算资源的池化管理模式，提供计算资源的动态扩缩容能力，同一弹性资源池中的队列共享计算资源。
发布区域：全部 Serverless DLI与自建Hadoop对比优势 DLI使用约束与限制 OBS 2.0支持 权限管理 DLI服务不仅在服务本身有一套完善的权限控制机制，同时还支持通过统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）细粒度鉴权
jobId 基于Flink作业的job ID进行过滤，表示查看当前Flink作业的指标信息，即仅查看当前job ID的监控指标。 通过Flink UI查看job ID。 通过日志查看，可在Flink jobmanager日志中搜索关键词查看job ID。
优势在于：Flink实时流任务具有常驻运行的特质，确保其稳定运行而不会强制缩容，进而避免任务中断和系统不稳定。 而SQL批处理类型的作业在独立的资源池中能够更加灵活地进行扩缩容，显著提升扩缩容的成功率和操作效率。
DECODE(binary, string) 使用提供的字符集（‘US-ASCII’，‘ISO-8859-1’，‘UTF-8’，‘UTF-16BE’，‘UTF-16LE’，‘UTF-16’）解码。 如果任一参数为空，则结果也将为空。
有符号整数（bigint/long）：存储空间为8字节。 时间戳（timestamp）：表示日期和时间，可达到小数点后6位。 单精度浮点型（float）：存储空间为4字节。 有符号整数（tinyint）：存储空间为1字节。仅OBS表支持。 string 列描述 该列的描述。
source bigdata_env 因为当前集群启用了Kerberos认证，则需要执行以下命令进行安全认证。认证用户为2中创建的用户。 kinit 2中创建的用户名 例如，kinit testuser2 执行以下命令创建名字为kafkatopic的Kafka Topic。
保存类型：Overwrite、Append、ErrorIfExis、Ignore 四种 如果需要保存嵌套的DataFrame，则通过“.option("model","binary")”进行保存 指定数据过期时间：“.option("ttl",1000)”;秒为单位 图1 获取redis
source bigdata_env 因为当前集群启用了Kerberos认证，则需要执行以下命令进行安全认证。认证用户为3中创建的用户。 kinit 3中创建的用户名 例如，kinit hivetestusr 执行以下命令连接Hive。 beeline 创建表和插入表数据。
优势在于：Flink实时流任务具有常驻运行的特质，确保其稳定运行而不会强制缩容，进而避免任务中断和系统不稳定。 而SQL批处理类型的作业在独立的资源池中能够更加灵活地进行扩缩容，显著提升扩缩容的成功率和操作效率。
结果表 create table top_product ( range_time string, --计算的时间范围 product_id string, --商品id product_name string, --商品名称 event_count bigint
/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- from __future__ import print_function import sys from pyspark.sql import SparkSession if __name__
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