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数据多版本相关语法 创建OBS表时开启数据多版本 修改表时开启或关闭数据多版本 设置多版本备份数据保留周期 查看多版本备份数据 恢复多版本备份数据 配置多版本过期数据回收站 清理多版本数据
); 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 connector 是 固定为print。 print-identifier 否 配置一个标识符作为输出数据的前缀。 standard-error 否 该值只能为true或false，默认为false。 若为true，则表示
资源。 在DLI管理控制台，单击“作业管理 > Flink作业”。 在作业管理页面，单击作业操作列的“编辑”，进入作业运行参数编辑页面。 配置Flink版本，选择最新的Flink版本，推荐使用Flink 1.15。 Flink 1.15版本语法请参考Flink OpenSource
资源。 在DLI管理控制台，单击“作业管理 > Flink作业”。 在作业管理页面，单击作业操作列的“编辑”，进入作业运行参数编辑页面。 配置Flink版本，选择最新的Flink版本，推荐使用Flink 1.15。 公告发布日期：2023年7月6日 父主题： 产品公告
数组函数和运算符 下标操作符：[] 描述：下标操作符用于访问数组中的元素，并从1开始建立索引。 select myarr[5] from (values array [1,4,6,78,8,9],array[2,4,6,8,10,12]) as t(myarr); _col0
创建数据库 功能描述 创建数据库。 语法格式 1 2 3 CREATE [DATABASE | SCHEMA] [IF NOT EXISTS] db_name [COMMENT db_comment] [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value
使用Spark SQL作业分析OBS数据 DLI支持将数据存储到OBS上，后续再通过创建OBS表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括：创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已
{} @Override public void close() throws Exception {} } 依赖的pom配置文件内容参考如下： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <
依据的DLI分区表。在TBLPROPERTIES中配置dli.multi.version.enable、comment、orc.compress和auto.purge。 dli.multi.version.enable：本例配置为true，即代表开启DLI数据多版本功能，用于表数据的备份与恢复。
weekofyear weekofyear函数用于返回指定日期是一年中的第几周，范围为0到53。 命令格式 weekofyear(string date) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 date 是 DATE或STRING 需要处理的日期。 格式： yyyy-mm-dd
DLI Flink MRS Flink 特色能力 产品模式 全托管（无需人力运维集群） 半托管（需要人力运维集群） 弹性扩缩容 支持集群容器化部署。 用户可以根据业务负载进行弹性扩缩容，能够基于作业的负载动态调整作业使用资源大小。 支持基于作业优先级动态调整作业的使用资源。 仅支持YARN集群。
apigateway WHERE service_id = 'ecs' Group BY http_method 或者 SELECT http_method FROM apigateway WHERE service_id = 'ecs' DISTRIBUTE BY http_method
16:06:06,200.00,180.00,2021-03-24 16:10:06,0001,Alice,330106 读取sink表中配置的obs路径中的orc文件，其数据结果如下 202103251202020001, miniAppShop, 2021-03-25 12:02:02
partition_specs RENAME TO PARTITION partition_specs; 关键字 PARTITION：分区。 RENAME：重命名。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 table_name 表名称。 partition_specs 分区字段。 注意事项
窗口去重 功能描述 窗口去重是一种特殊的去重，它根据指定的多个列来删除重复的行，保留每个窗口和分区键的第一个或最后一个数据。 对于流式查询，与普通去重不同，窗口去重只在窗口的最后返回结果数据，不会产生中间结果。它会清除不需要的中间状态。 因此，窗口去重查询在用户不需要更新结果时，
shared_cluster：共享 exclusive_cluster：独享 edge_node：边缘节点 job_config 否 Object 作业配置, 具体参数说明请参见表4。 main_class 否 String jar包主类。例如，org.apache.spark.examples
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 应用场景 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，这种格式可以加快查询速度，查询Parquet格式数据时，只检查所需要的列并对它们的值执行计算，也就是说，只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项
fail-on-missing-field 否 false Boolean 当解析字段缺失时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，不抛出错误失败）。 json.ignore-parse-errors 否 false Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为
16:06:06,200.00,180.00,2021-03-24 16:10:06,0001,Alice,330106 读取sink表中配置的obs路径中的parquet文件，其数据结果如下 202103251202020001, miniAppShop, 2021-03-25
地理位置 一般情况下，建议就近选择靠近您或者您的目标用户的区域，这样可以减少网络时延，提高访问速度。不过，在基础设施、BGP网络品质、资源的操作与配置等方面，中国大陆各个区域间区别不大，如果您或者您的目标用户在中国大陆，可以不用考虑不同区域造成的网络时延问题。 香港、曼谷等其他地区和国家
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