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sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled”，值设置为“false”。 图1 参数设置 上述步骤参数设置完成后，则可以进行全表查询，不用查询表的时候要包含分区字段。 父主题： DLI数据库和表类
tr时返回0，注意下标从1开始。 instr1 instr1(string <str1>, string <str2>[, bigint <start_position>[, bigint <nth_appearance>]]) BIGINT instr1函数用于计算子串str2在字符串str1中的位置。
Maven）。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 开发流程 DLI下UDAF函数开发流程参考如下： 图1 UDAF开发流程 表2 开发流程说明 序号 阶段 操作界面 说明 1 新建Maven工程，配置pom文件 IntelliJ IDEA 参考操作步骤说明，编写UDAF函数代码。
分区筛选条件。具体可以为以下格式： <分区列名> <运算符> <分区列比较值> 例如：start_date < '201911' 示例1：<partition_filtercondition1> AND|OR <partition_filtercondition2> 例如：start_date < '201911'
相关文档 1 支持Spark程序访问DLI表 DLI支持通过Spark作业访问DLI表。 商用 使用Spark作业访问DLI表 2 支持计算队列手动扩缩容 DLI支持手动对队列进行扩缩容。 商用 手动扩容/缩容 2020年1月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 支持Flink流作业
add columns(col1 string default 'col1_value'); alter table h3 add columns(col2 string default 'col2_value', col3 int default 1); 修改列默认值 alter
[column_list], ROW_NUMBER() OVER ([PARTITION BY col1[, col2...]] ORDER BY col1 [asc|desc][, col2 [asc|desc]...]) AS rownum FROM table_name)
[column_list], ROW_NUMBER() OVER ([PARTITION BY col1[, col2...]] ORDER BY col1 [asc|desc][, col2 [asc|desc]...]) AS rownum FROM table_name)
[column_list], ROW_NUMBER() OVER ([PARTITION BY col1[, col2...]] ORDER BY col1 [asc|desc][, col2 [asc|desc]...]) AS rownum FROM table_name)
取rid的值，查询key为city1，返回6。由于包含.，只能用['']来解析。 select get_json_object(json, "$['city1'].region['id']") from json_table where id =1; 取rid的值，查询key为city1，返回7。查询方法有如下两种。
Host、metric、tags三个参数详情讲解可参考表1。 插入数据 1 sparkSession.sql("insert into opentsdb_new_test values('Penglai', 'abc', '2021-06-30 18:00:00', 30.0)"); 查询数据 1 sparkSession
创建DataFrame，添加数据，并重命名字段。 1 2 3 4 var dataFrame_1 = sparkSession.createDataFrame(List((8, "Jack_1", 18))) val df = dataFrame_1.withColumnRenamed("_1", "id")
默认值为30，根据业务场景指定 archive.min_commits=20 // 默认值为20，根据业务场景指定 手动触发1次archive Spark SQL（设置如下参数，手动触发1次） hoodie.archive.automatic=true hoodie.keep.max.commits=30
onnector' = 'blackhole'后，单击运行。如果不再报错，则证明系统没有问题，您需要排查确认修改WITH参数是否正确。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 结果表 注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1
mysql.jdbc.Driver')") 创建表参数说明请参考表1。 插入数据 1 sparkSession.sql("insert into dli_to_rds values (1,'John',24)"); 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from
pass'='**')"); 创建CSS跨源表的参数详情可参考表1。 插入数据 1 sparkSession.sql("insert into css_table values(18, 'John'),(28, 'Bob')"); 查询数据 1 sparkSession.sql("select
<version>2.3.2</version> </dependency> import相关依赖包 1 import org.apache.spark.sql.SparkSession; 创建会话 1 SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
表的生命周期功能。 参数说明 表1 修改表的生命周期参数说明 参数名称 是否必选 参数说明 table_name 是 需要修改生命周期的表名。 dli.lifecycle.days 是 修改后的生命周期时间，只能为正整数，单位为天。 示例 示例1：修改表的生命周期，开启test_
创建DataFrame，添加数据，并重命名字段。 1 2 3 4 var dataFrame_1 = sparkSession.createDataFrame(List((8, "Jack_1", 18))) val df = dataFrame_1.withColumnRenamed("_1", "id")
parse_url('http://facebook.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1', 'QUERY', 'k1') 返回 'v1'。 REGEXP(string1, string2) 如果 string1 的任何（可能为空）子字符串与 Java 正则表达式 string2
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