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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 false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。 canal-json.timestamp-format.standard 否 'SQL' String 指定输入和输出时间戳
+------------+ | 521 | +------------+ 与group by配合使用，对所有商品按照仓库（warehourseId）进行分组，并计算同组商品库存（items）的 0.5 百分位，精确度100。命令示例如下： select warehourseId, PERCENTILE_APPROX(items
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 false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。 json.timestamp-format.standard 否 'SQL' String 声明输入和输出的TIMESTAMP和TIMESTAMP
弹性资源池扩缩容的开始时间点是以实际扩缩容成功后时间点开始计算，不是按照扩缩容配置的时间开始计费。 弹性资源池队列扩容成功后，系统开始对扩容的CU进行计费，直到缩容成功停止对扩容的CU计费。 当业务发生调整，对这部分CU没有使用需求时，请及时清理释放资源，否则扩容的CU会持续计费。 弹性
Flink版本。当用户设置“feature”为“basic”时，该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用，指定作业运行使用的DLI基础Flink镜像的版本。 image 否 String 自定义镜像。格式为：组织名/镜像名:镜像版本。 当用户设置“feature”为“
[404] 解决方案 请排查在同一时间点是否还有另外作业对当前报错作业操作的表信息有删除操作。 DLI不允许同时有多个作业在同一时间点对相同表进行读写操作，否则会造成作业冲突，导致作业运行失败。 父主题： SQL作业运维类
0/{project_id}/jobs/submit-job 其“Content-Type”只支持“application/json”，若设置为“text”则会报错，报错信息为“unsupported media Type”。 父主题： DLI API类
substr('20220601',1,8) 解决措施 在使用join进行多表关联查询时，不管表数据量大小，join时都需要指定on条件来减少多表关联的数据量，从而减轻队列的负荷，提升查询效率。 例如，问题现象中的问题语句可以根据业务场景，在join时通过指定on条件来进行优化，这样会极大减少关联查询的结果集，提升查询效率。
20150907T101459Z X-Language 请求语言。 否 en-us API同时支持使用AK/SK认证，AK/SK认证是使用SDK对请求进行签名，签名过程会自动往请求中添加Authorization（签名认证信息）和X-Sdk-Date（请求发送的时间）请求头。 例如，对于IA
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与云搜索服务建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 注意事项 当前只支持CSS集群7
user_id 否 String 用户ID。 user_name 否 String 用户名。 is_sensitive 否 Boolean 是否设置为敏感变量。 create_time 否 Long 创建时间。 update_time 否 Long 更新时间。 请求示例 无 响应示例 {
Hbase HBase连接器支持读取和写入HBase集群。本文档介绍如何使用HBase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
23, 456] JSON函数 NULL到JSON的转换并不能简单地实现。从独立的NULL进行转换将产生一个SQLNULL，而不是JSON 'null'。不过，在从包含NULL的数组或Map进行转换时，生成的JSON将包含NULL。 在从ROW转换为JSON时，结果是一个JSON数
Connector方式用于接入GaussDB数据： （推荐使用）DWS服务自研的DWS Connector：更关注于直接与DWS的性能与交互，用户能够更加灵活便捷的与DWS进行数据的读写操作。 您可以通过自定义函数（UDF）的方式使用DWS自研的DWS Connector。自定义函数操作请参考自定义函数。 DWS
将非Connector的Flink依赖项（以flink-开头）和第三方库（如Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc）的作用域设置为provided，可以确保这些依赖项不会被包含在Jar作业中，从而实现最小化提交，避免依赖包与flink内核中依赖包冲突： 仅Flink
separation表示数据在两个节点之间进行交换。Fragment type表示一个fragment如何被执行以及数据在不同fragment之间怎样分布。 SINGLE Fragment会在单个节点上执行。 HASH Fragment会在固定数量的节点上执行，输入数据通过哈希函数进行分布。 ROUND_ROBIN
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
提交Spark jar作业的场景需要手动配置由LakeFormation提供元数据服务的Hudi锁实现类，请参照 Hudi锁配置说明。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Spark作业”，进入到Spark作业的界面。 提交Hudi相关的Spark jar作业需要选择Spark版本为3.3
"sql": "-- Q1: 价格摘要报告查询。\r\n-- 在单个表lineitem上查询某个时间段内，对已经付款的、已经运送的等各类商品进行统计，包括业务量的计费、发货、折扣、税、平均价格等信息。\r\n-- 特点：带有分组、排序、聚集操作并存的单表查询操作。这个查询会导致表上
“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
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