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se连接器基于HBase进行SQL查询。 HBase连接器在upsert模式下运行,可以使用 DDL 中定义的主键与外部系统交换更新操作消息。但是主键只能基于HBase的rowkey字段定义。如果没有声明主键,HBase连接器默认取rowkey作为主键。详情可参考HBase SQL
写数据至多个Sink表 EXECUTE STATEMENT SET BEGIN ... END; 是写数据至多个Sink表的必填语句,用于定义在同一个作业中执行多个插入数据的操作。 写数据至多个Sink表时,EXECUTE STATEMENT SET BEGIN ... END;是必填项。
和分组操作中可以被重写的操作。对于流式查询,该操作在 join 和分组操作中被重写。根据输入行的数量计算查询结果所需的状态可能会无限增长。 请提供具有有效保留间隔的查询配置,以防止状态过大。 value IN (sub-query) BOOLEAN 如果 value 等于子查询结果集中的一行则返回
请求参数说明详情,请参见创建弹性资源池。 请求示例 描述:在项目ID为48cc2c48765f481480c7db940d6409d1的项目下创建一个名称为elastic_pool_dli的弹性资源池。 示例URL:POST https://{endpoint}/v3/48cc2c48765f4814
日期和时间。仅支持ISO 8601格式:'2020-01-01' 32位 TIME 不带时区的时间(时、分、秒、毫秒) 例如:TIME '01:02:03.456' 64位 TIME WITH TIMEZONE 带时区的时间(时、分、秒、毫秒),时区用UTC值表示 例如:TIME '01:02:03
Studio ”,可能是由于缺少C++编译器导致的报错,建议您根据提示信息安装相应版本的Visual Studio编译器解决。部分操作系统Visual Studio安装后需重启才可以生效。 安装DLI服务Python SDK。 选择SDK获取与安装获取的安装包,解压安装包。 将"dli-sdk-python-<version>
各数据类型获取元素的方法: - map:map['key'] - array:array[index] - row:row.key array 的起始下标从 1 开始,即 array[1] 是 array 的第一个元素。 array 的元素必须同类型,row 的元素可以不同类型。
在委托设置页面,按需选择所需的委托权限。 其中“DLI Datasource Connections Agency Access”是跨源场景访问和使用VPC、子网、路由、对等连接的权限。 了解更多DLI委托权限请参考DLI委托权限。 选择dli_management_agency需要包含的权限后,并单击“更新委托权限”。
指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过DataFrame API 访问 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
是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 参数a非BIGINT类型时,会隐式转换为BIGINT类型后参与运算。 字符串会转为对应的ASCII码。 返回值说明 返回STRING类型。 a值为0时,返回0。 a值为NULL时,返回NULL。
x与Spark 3.3.x版本差异对比 Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异对比 Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在通用队列的差异对比 DLI datasourceV1表和datasourceV2表 父主题: 版本支持公告
contain alphabet characters, numbers and _. 解决方案 需要将SQL中表名的“#”字符改成“$”即可。DLI中使用EL表达式的格式为:${expr}。 修改前: t_user_message_input_#{date_format(date_sub(current_date()
while trying to read 143805 bytes 问题原因 上述报错可能原因是当前导入的文件数据量较大,同时因为spark.sql.shuffle.partitions参数设置的并行度过大,导致缓存区大小不够而导入数据报错。 解决方案 建议可以尝试调小spark.sql.shuffle
会将TimeLine里的所有Compaction Plan一个一个去执行,一直到全部都执行完。 对于Merge-On-Read表,数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储,更新被记录到增量文件,然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件。Merge-O
名称 描述 存储空间 取值范围 字面量 DECIMAL 固定精度的十进制数。精度最高支持到38位,但精度小于18位能保障性能最好。 Decimal有两个输入参数: precision:总位数,默认38 scale:小数部分的位数,默认0 说明: 如果小数位为零,即十进制(38,0),则支持最高19位精度。
Flink复合类型(如Tuple,POJO等)的字段并返回其值。 tableName.compositeType.* 选择所有字段,将Apache Flink复合类型(如Tuple,POJO等)和其所有直接子类型转换为简单表示,其中每个子类型都是单独的字段。 父主题: 内置函数
Flink复合类型(如Tuple,POJO等)的字段并返回其值。 tableName.compositeType.* 选择所有字段,将Apache Flink复合类型(如Tuple,POJO等)和其所有直接子类型转换为简单表示,其中每个子类型都是单独的字段。 父主题: 内置函数
子逻辑判断条件开始。 ) 子逻辑判断条件结束。 condition 逻辑判断条件。 exists 关键字,用于判断是否存在一个不为空的集合,若exists后面跟的为子查询,子查询中须包含逻辑判断条件。 in 关键字,用于判断属性是否在一个集合中。 attrs_value_set_expr
Spark作业开发类 Spark作业使用咨询 Spark如何将数据写入到DLI表中 通用队列操作OBS表如何设置AK/SK 如何查看DLI Spark作业的实际资源使用情况 将Spark作业结果存储在MySQL数据库中,缺少pymysql模块,如何使用python脚本访问MySQL数据库? 如何在DLI中运行复杂PySpark程序?
上传数据相关API(废弃) 对已创建的上传作业进行鉴权(废弃) 父主题: 历史API