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CREATE FUNCTION语句 语法定义 CREATE FUNCTION [IF NOT EXISTS] function_name AS identifier [LANGUAGE JAVA|SCALA] 功能描述 创建一个用户自定义函数。 如果您需要了解创建自定义函数的步骤请参考自定义函数。
DESCRIBE FORMATTED COLUMNS 语法 DESCRIBE FORMATTED [db_name.]table_name [PARTITION partition_spec] col_name 描述 描述表或分区的列信息，将包含指定表或分区的列的统计数据。 示例
Flink Jar作业设置backend为OBS，报错不支持OBS文件系统 问题现象 客户执行Flink Jar作业，通过设置checkpoint存储在OBS桶中，作业一直提交失败，并伴有报错提交日志，提示OBS桶名不合法。 原因分析 确认OBS桶名是否正确。 确认所用AKSK是否有权限。
Spark增量读取Hudi参数规范 规则 增量查询之前必须指定当前表的查询为增量查询模式，并且查询后重写设置表的查询模式 如果增量查询完，不重新将表查询模式设置回去，将影响后续的实时查询 示例 以SQL作业为例： 配置参数 hoodie.tableName.consume.mode=INCREMENTAL
DISTRIBUTE BY 功能描述 按字段实现表的分桶。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference DISTRIBUTE BY col_name [,col_name ,...]; 关键字 DISTRIBUTE
Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述：[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--
如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 数据湖探索（DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Py
创建Flink Jar作业 Flink Jar作业是基于Flink能力进行二次开发的场景，即构建自定义应用Jar包并提交到DLI的队列运行。 Flink Jar作业场景需要用户自行编写并构建应用Jar包，适用于对流计算处理复杂度要求较高的用户场景，且用户可以熟练掌握Flink二次开发能力。
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。
关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 DLI提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN
通用队列操作OBS表如何设置AK/SK （推荐）方案1：使用临时AK/SK 建议使用临时AK/SK，获取方式可参见统一身份认证服务_获取临时AK/SK。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 表1
Hudi Compaction操作说明 什么是Compaction Compaction用于合并mor表Base和Log文件，Compaction包含两个过程Schedule和Run。Schedule过程会在TimeLine里生成一个Compaction Plan，这个Compaction
Spark如何将数据写入到DLI表中 使用Spark将数据写入到DLI表中，主要设置如下参数： fs.obs.access.key fs.obs.secret.key fs.obs.impl fs.obs.endpoint 示例如下： import logging from operator
了解数据目录、数据库和表 数据库和表是SQL作业、Spark作业场景开发的基础，在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 Flink支持动态数据类型，可以在运行时定义数据结构，不需要事先定义元数据。 数据目录 数据目录（Catalog）是元数据管理对象，它可以包含多个数据库。
DLI Flink与MRS Flink有什么区别？ DLI Flink是天然的云原生基础架构。在内核引擎上DLI Flink进行了多处核心功能的优化，并且提供了企业级的一站式开发平台，自带开发和运维功能，免除自建集群运维的麻烦；在connector方面除了支持开源connecto
创建函数 功能描述 DLI支持创建使用UDF和UDTF等自定义函数应用于Spark作业开发当中。 具体使用自定义函数端到端的开发指导可以参考：Spark SQL作业使用UDF和Spark SQL作业使用UDTF。 语法格式 1 2 3 4 5 CREATE FUNCTION [db_name
认证鉴权 调用API有如下两种认证方式，您可以任选其中一种进行认证鉴权。 Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。推荐使用AK/SK认证，其安全性比Token认证更高。
pow pow函数用于计算返回a的p次幂。 命令格式 pow(DOUBLE a, DOUBLE p), power(DOUBLE a, DOUBLE p) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 a 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。
FROM 功能描述 在FROM子句中嵌套子查询，子查询的结果作为中间过渡表，进而作为外部SELECT语句的数据源。 语法格式 1 SELECT [ALL | DISTINCT] attr_expr_list FROM (sub_query) [alias]; 关键字 ALL：返
典型场景示例：创建弹性资源池并运行作业 本章节主要介绍从创建弹性资源池、创建增强型跨源、添加队列到弹性资源池并运行作业的一个完整流程，帮助您更好、更方便的使用弹性资源池。 图1 创建弹性资源池运行作业流程图 表1 创建新队列时绑定弹性资源池流程说明 阶段 说明 参考文档 步骤一：创建弹性资源池
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