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SQL作业”，对应SQL作业行的操作列，单击“编辑”按钮，跳转到“SQL编辑器”。 在“SQL编辑器”中，单击“设置”，参考如下图配置添加参数。 图1 设置参数 重新执行作业。 父主题： SQL作业运维类
操作时，由前一位数字来决定，前一位数字为奇数，增加一位，前一位数字为偶数，舍弃一位。例如：bround(8.25, 1) = 8.2, bround(8.35, 1) = 8.4。 cbrt cbrt(DOUBLE a) DOUBLE 返回a的立方根。 ceil ceil(DOUBLE
Delta常见配置参数 提交DLI Spark SQL作业时，在“SQL编辑器”界面右上角的“设置 > 参数设置”中配置Delta参数。 表1 Delta常见配置项 参数 描述 默认值 spark.databricks.delta.retentionDurationCheck.enabled
INTO命令将DLI表中的数据插入到已关联的指定DDS表中。 语法格式 将SELECT查询结果插入到表中： 1 2 3 4 5 6 7 INSERT INTO DLI_TABLE SELECT field1,field2... [FROM DLI_TEST] [WHERE where_condition]
基本语句 功能描述 基本的查询语句，返回查询结果。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 SELECT [ALL | DISTINCT] attr_expr_list FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY
06000000000002 (1 row) regr_avgy(T independent, T dependent) → double 描述：计算回归线的因变量（expr1）的平均值，去掉了空对（expr1, expr2）后，等于AVG(expr1)。 select regr_avgy(time_cost
INTO命令将数据插入到已关联的指定Oracle表中。 语法格式 将SELECT查询结果插入到表中： 1 2 3 4 5 6 7 INSERT INTO DLI_TABLE SELECT field1,field2... [FROM DLI_TEST] [WHERE where_condition]
show_table1(a int,b string); create table show_table2(a int,b string); create table from_table1(a int,b string); create table in_table1(a int,b
*/”强制做broadcastjoin。如果有，则需要去掉该标识。 设置spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=-1，具体操作如下： 登录DLI管理控制台，单击“作业管理 > SQL作业”，在对应报错作业的“操作”列，单击“编辑”进入到SQL编辑器页面。
table_comment] [PARTITIONED BY (partition_column_name1, partition_column_name2, ...)] WITH (key1=val1, key2=val2, ...) <column_definition>: column_name
table_comment] [PARTITIONED BY (partition_column_name1, partition_column_name2, ...)] WITH (key1=val1, key2=val2, ...) <column_definition>: column_name
列别名 功能描述 给列起别名。 语法格式 1 SELECT attr_expr [AS] alias, attr_expr [AS] alias, ... FROM table_reference; 关键字 alias：用于对attr_expr中的字段名称起别名。 AS：是否添加此关键字不会影响结果。
encode函数用于使用charset的编码方式对str进行编码。 命令格式 encode(string <str>, string <charset>) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 str 是 STRING 至少要指定2个字符串。 STRING类型。如果输入为BIGINT、DE
count(*) from warehouse group by warehouseId; 返回结果如下： warehouseId _c1 city1 6 city2 5 city3 6 示例3：通过dis
run_clean(table => 'hudi_table1'); call run_clean(table => 'hudi_table1', retain_commits => 2); call run_clean(table => 'hudi_table1', clean_policy =>
提供了一套与表连接器（table connector）一起使用的表格式（table format）。 表格式是一种存储格式，定义了如何把二进制数据映射到表的列上。 表1 Flink支持格式 Formats 支持的Connectors CSV Kafka, Upsert Kafka, FileSystem JSON
percentile_approx(DOUBLE col, p [, B]) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 col 是 数据类型为数值的列。其他类型返回NULL。 p 是 0<=P<=1,否则返回NULL。 B 是 参数B控制近似的精确度，B值越大，近似度越高，默认值为
MySQL数据库版本选择为：8.0。 具体步骤可参考：购买RDS for MySQL实例。 整体作业开发流程 整体作业开发流程参考图1。 图1 作业开发流程 步骤1：创建队列：创建DLI作业运行的队列。 步骤2：创建Kafka的Topic：创建Kafka生产消费数据的Topic。 步骤3：创建RDS数据库和表：创建RDS
型也必须相同。 map(K <key1>, V <value1>, K <key2>, V <value2>[, ...]) 具体使用示例详见：MAP示例。 STRUCT 一组命名的字段，字段的数据类型可以不同。 struct(<value1>,<value2>[, ...]) 具体使用示例详见：STRUCT示例。
GROUPING SETS 功能描述 GROUPING SETS生成交叉表格行，可以实现GROUP BY字段的交叉统计。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY col_name_list
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