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所需要的核心技术。 本案例以某商城真实的用户、商品、评论数据（脱敏后）为基础，利用数据湖探索来分析用户和商品的各种数据特征，可为营销决策、广告推荐、信用评级、品牌监控、用户行为预测提供高质量的信息。 流程指导 使用DLI进行电商数据分析的操作过程主要包括以下步骤： 步骤1：上传数
所要分组的表必须是已经存在的表，否则会出错。 如果过滤条件受GROUP BY的查询结果影响，则不能用WHERE子句进行过滤，而要用HAVING子句进行过滤。HAVING与GROUP BY合用，先通过GROUP BY进行分组，再在HAVING子句中进行过滤，HAVING子句中可支持算术运算，聚合函数等。
WHERE 功能描述 在WHERE子句中嵌套子查询，利用子查询的结果作为过滤条件。 语法格式 1 2 SELECT [ALL | DISTINCT] attr_expr_list FROM table_reference WHERE {col_name operator (sub_query)
WHERE：隐式连接利用WHERE条件实现类似JOIN...ON...的连接，返回匹配的记录。语法格式中仅给出等式条件下的WHERE条件过滤，同时也支持不等式WHERE条件过滤。 注意事项 所要进行JOIN连接的表必须是已经存在的表，否则会出错。 隐式JOIN的命令中不含有JOIN...ON..
limit 100; 查询下压 通过hbase进行数据过滤，即HBase Client将过滤条件传给HBase服务端进行处理，HBase服务端只返回用户需要的数据，提高了Spark SQL查询的速度。对于HBase不支持的过滤条件，例如组合Rowkey的查询，直接由Spark SQL进行。
储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。DLI可以从HBase中读取数据，用于过滤分析、数据转储等场景。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上
储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。DLI可以从HBase中读取数据，用于过滤分析、数据转储等场景。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上
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对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量（例如Spark初始化完成后，Flink消费Kafka时过滤掉2小时之前的数据），如果无法对kafka消息进行过滤，则可以考虑先实时接入生成offset，再truncate
查询所有表（废弃） 功能介绍 该API用于查询指定数据库下符合过滤条件的或所有的表信息。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v1.0/{project_id}/databases/{database_name}/tables
可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。HBase支持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单
可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。HBase支持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单
可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。HBase支持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单
UPDATE 命令功能 UPDATE命令根据列表达式和可选的过滤条件更新Delta表。 命令格式 UPDATE [database_name.]table_name|DELTA.`obs://bucket_name/tbl_path` SET column = EXPRESSION(
作为作业的输入数据。Flink作业可通过DIS的source源将数据从生产者快速移出，进行持续处理，适用于将云服务外数据导入云服务后进行过滤、实时分析、监控报告和转储等场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用
功能总览 功能总览 全部 数据湖探索 权限管理 弹性资源池 DLI元数据 DLI SQL作业 DLI Spark作业 DLI Flink作业 跨源连接 DLI自定义委托 自定义镜像 OBS 2.0支持 数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，以下简称DLI）是完全兼容Apache
准备一个linux弹性云服务器ECS，用于安装DLI Livy。 ECS需要放通30000至32767端口、8998端口。具体操作请参考添加安全组规则。 ECS需安装Java JDK，JDK版本建议为1.8。配置Java环境变量JAVA_HOME。 查询弹性云服务器ECS详细信息，获取ECS的“私有IP地址”。
"message": "" } 状态码 状态码如表6所示。 表6 状态码 状态码 描述 200 创建成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： 表相关API（废弃）
用户不需要管理任何服务器，即开即用。 DLI支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。
服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。
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