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语法格式 1 2 SHOW PARTITIONS [db_name.]table_name [PARTITION partition_specs]; 关键字 PARTITIONS：表中的分区。 PARTITION：分区。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name Da
语法格式 1 2 SHOW PARTITIONS [db_name.]table_name [PARTITION partition_specs]; 关键字 PARTITIONS：表中的分区。 PARTITION：分区。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name Da
Jar作业，您需要在代码中开启Checkpoint，同时如果有自定义的状态需要保存，您还需要实现ListCheckpointed接口，并为每个算子设置唯一ID。然后在作业配置中，勾选“从Checkpoint恢复”，并准确配置Checkpoint路径。 图2 开启Checkpoint Flink
> 数据湖探索DLI”。在消费汇总中可以发现DLI计算资源使用量消费最多。 图2 费用汇总 单击“账单详情 > 自定义账单”，单击“维度设置”，选择“按使用量”。“统计周期”选择“明细”。在显示数据的标题行，“产品类型”选择“数据湖探索 DLI”，“产品”选择“DLI计算资源使用量”，单击“导出账单”。
自定义函数相关语法 创建函数 删除函数 显示函数详情 显示所有函数 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 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
自定义函数相关语法 创建函数 删除函数 显示函数详情 显示所有函数 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
= true ); 示例6：创建textfile格式的非分区表，并设置ROW FORMAT 示例说明：本例创建名为table4的textfile类型的非分区表，并设置ROW FORMAT相关格式（ROW FORMAT功能只支持textfile类型的表）。
“show_detail”为“true”时独有。 最小值：2 最大值：400 默认为“2”。 parallel_number 否 Integer 用户设置的作业并行数。 “show_detail”为“true”时独有。 最小值：1 最大值：2000 默认为“1”。 restart_when_exception
field_delimiter 否 属性分隔符。当“encode”为“csv”时，用于指定csv字段分隔符，默认为“,"。 当“encode”为“json”时，不需要设置属性之间的分隔符。 json_config 否 当“encode”为“json”时，可以通过该参数指定json字段和流定义字段的映射关系，格式为：
= true ); 示例6：创建textfile格式的非分区表，并设置ROW FORMAT 示例说明：本例创建名为table4的textfile类型的非分区表，并设置ROW FORMAT相关格式（ROW FORMAT功能只支持textfile类型的表）。
ALTER_TABLE_RECOVER_PARTITION 恢复表分区 √ × √ √ ALTER_TABLE_SET_LOCATION 设置分区路径 √ × √ √ GRANT_PRIVILEGE 表的赋权 √ × √ √ REVOKE_PRIVILEGE 表权限的回收 √ ×
field_delimiter 否 属性分隔符。当“encode”为“csv”时，用于指定csv字段分隔符，默认为“,"。 当“encode”为“json”时，不需要设置属性之间的分隔符。 json_config 否 当“encode”为“json”时，可以通过该参数指定json字段和流定义字段的映射关系，格式为：
Python SDK环境配置 操作场景 在进行二次开发时，要准备的开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 安装Python Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual
“show_detail”为“true”时独有。 最小值：2 最大值：400 默认为“2”。 parallel_number 否 Integer 用户设置的作业并行数。 “show_detail”为“true”时独有。 最小值：1 最大值：2000 默认为“1”。 smn_topic 否 String
判断字符串是否只包含数字。 IS_NUMBER BOOLEAN 判断字符串是否是数值。 IS_URL BOOLEAN 判断字符串是否是合法的URL地址。 JSON_VALUE VARCHAR 获取json字符串中指定path的值。 KEY_VALUE VARCHAR 获取键值对字符串中某一个key对应的值。
判断字符串是否只包含数字。 IS_NUMBER BOOLEAN 判断字符串是否是数值。 IS_URL BOOLEAN 判断字符串是否是合法的URL地址。 JSON_VALUE VARCHAR 获取json字符串中指定path的值。 KEY_VALUE VARCHAR 获取键值对字符串中某一个key对应的值。
non_equi_join_condition number partition_col_name partition_col_value partition_specs property_name property_value regex_expression result_expression select_statement
sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE kafkaSource (
sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE kafkaSource (
output_format_classname partition_col_name partition_col_value partition_specs property_name property_value regex_expression result_expression row_format
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