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“window_start” 和 “window_end” 列。和普通的 GROUP BY 子句一样，窗口聚合对于每个组会计算出一行数据。和其他连续表上的聚合不同，窗口聚合不产生中间结果，只在窗口结束产生一个总的聚合结果，另外，窗口聚合会清除不需要的中间状态。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：窗口聚合。
BY子句所指定列中值的返回值，但以介于0和1之间的小数形式表示，计算方法为 (分组内当前行的RANK值-1)/(分组内总行数-1)。 使用限制 窗口函数的使用限制如下： 窗口函数只能出现在select语句中。 窗口函数中不能嵌套使用窗口函数和聚合函数。 窗口函数不能和同级别的聚合函数一起使用。
发数，启动多任务的方式运行，避免作业运行超时。 具体并发设置可以参考对接DWS样例代码中的partitionColumn和numPartitions相关字段和案例描述。 父主题： 作业运维报错
时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。DLI服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive
流生态作业开发指引 概述 流生态系统基于Flink和Spark双引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口，并且在此基础上做了特性增强和性能提升，为用户提供易用、低时延、高吞吐的数据湖探索。 数据湖探索的流生态开发包括云服务生态、开源生态和自拓展生态： 云服务生态 DLI服务在Stream
link作业和Spark作业。SQL作业的计费包括存储计费和计算计费，Flink作业和Spark作业的计费只有计算计费。 示例价格仅供参考，实际计算请以DLI产品价格详情中的信息为准。 更多示例参考DLI产品价格详情。 计费构成分析 基于此案例，可详细计算出按需计费和包年/包月两种不同的计费模式的消费情况。
GRANT ([db_name].role_name,...) TO (user_name,...); 关键字 无。 注意事项 role_name和username必须存在，否则会报错。 示例 1 GRANT role1 TO user_name1; 父主题： 数据权限相关
针对不同用户，可以通过权限设置分配不同的表权限。 管理员用户和表的所有者拥有所有权限，不需要进行权限设置且其他用户无法修改其表权限。 给新用户设置表权限时，该用户所在用户组的所属区域需具有Tenant Guest权限。关于Tenant Guest权限的介绍和开通方法，详细参见《权限策略》和《统一身份认证服务用户指南》中的创建用户组。
作业性能。 管理员用户和作业的所有者拥有所有权限，不需要进行权限设置且其他用户无法修改其作业权限。 给新用户设置作业权限时，该用户所在用户组的所属区域需具有Tenant Guest权限。关于Tenant Guest权限的介绍和开通方法，详细参见《权限策略》和《统一身份认证服务用户指南》中的创建用户组。
GRANT ([db_name].role_name,...) TO (user_name,...); 关键字 无。 注意事项 role_name和username必须存在，否则会报错。 示例 1 GRANT role1 TO user_name1; 父主题： 数据权限管理
table_name 格式 无。 说明 表名称，支持字符串类型和“$”符号，名称长度不能超过128字节。 父主题： 标示符
table_name 格式 无。 说明 表名称，支持字符串类型和“$”符号，名称长度不能超过128字节。 父主题： 标示符
Python开发环境配置 操作场景 在安装和使用Python SDK前，确保您已经完成开发环境的基本配置。 Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。
oft SQL Server 和许多其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON 和 Apache Avro 序列化消息。 Flink 支持将 Debezium JSON 和 Avro 消息解析为 INSERT
使用须知 管理员用户和跨源认证的所有者拥有所有权限，不需要进行权限设置且其他用户无法修改其跨源认证权限。 给新用户设置跨源认证权限时，该用户所在用户组具有Tenant Guest权限。 关于Tenant Guest权限的介绍和开通方法，详细参见《权限策略》和《统一身份认证服务用户指南》中的创建用户组。
配置时间模型 Flink中主要提供两种时间模型：Processing Time和Event Time。 DLI允许在创建Source Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是
本节介绍利用Flink写Hive的表。Hive结果表的定义，以及创建结果表时使用的参数和示例代码。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。 当作为BATCH应用程序运行时，Flink将写
配置时间模型 Flink中主要提供两种时间模型：Processing Time和Event Time。 DLI允许在创建Source Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是
服务韧性 DLI通过流量限制、跨AZ容灾、备份恢复等技术方案，保障数据的持久性和可靠性。 父主题： 安全
兼容性，改善与Hive的互操作性，并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考：Apache Flink Hive 方言 功能描述 Flink目前支持两种SQL 方言: default 和 hive。你需要先切换到Hive 方言，然后才能使用Hiv
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