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该能力用于支持SparkSql对Hudi表的列进行Alter变更，使用该能力前必须开启Schema演进。 Schema演进支持的范围 Schema演进支持范围： 支持列（包括嵌套列）相关的增、删、改、位置调整等操作。 不支持对分区列做演进。 不支持对Array类型的嵌套列进行增、删、列操作。 ALTER
该非主键字段需要为map类型，同时该字段map的value需要为double类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。
TIMESTAMP_LTZ, INTERVAL, ARRAY, MULTISET, MAP, ROW, RAW 在SQL语法中这些类型用于定义表中列的数据类型。 父主题： SQL语法约束与定义
返回x的以2为底的对数 select log2(4);-- 2.0 log10(x) → double 返回x的以10为底的对数 select log10(1000);-- 3.0 log(b, x) → double 返回x的以b为底的对数 select log(3,81); -- 4.0 mod(n
GROUP_ID() 返回唯一标识分组键组合的整数。 GROUPING(expression1 [, expression2]* ) | GROUPING_ID(expression1 [, expression2]* ) 返回给定分组表达式的位向量。 父主题： 内置函数
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。
复合类型（例如，Tuple，POJO）返回字段的值。 tableName.compositeType.* 返回 Flink 复合类型（例如，Tuple，POJO）的平面表示，将其每个直接子类型转换为单独的字段。在大多数情况下，平面表示 的字段与原始字段的命名类似，但使用 $ 分隔符（例如 mypojo$mytuple$f0）。
这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效，对于无效的UTF-8数据，函数可能会返回错误的结果。可以使用from_utf8来更正无效的UTF-8数据。 此外，这些函数对Unicode代码点进行运算，而不是对用户可见的字符（或字形群集
SQL作业开发 Flink Jar作业开发基础样例 使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南 使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 使用Flink Jar读写DIS开发指南 Flink作业委托场景开发指导
g, pattern, function) → varchar 描述：使用function替换与字符串中的正则表达式模式匹配的子字符串的每个实例。对于每个匹配，以数组形式传递的捕获组都会调用lambda表达式函数。捕获组号从1开始；整个匹配没有分组（如果需要，请用括号将整个表达式括起来）。
中优先抵扣弹性资源池CU时套餐包的规格额度，超过额度的使用量按需计费。弹性资源池的CU时套餐包的额度每个月会重置。 弹性资源池单个计费周期内小于1CU的向上取整。 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
DLI弹性资源池和队列类 怎样查看弹性资源池和作业的资源使用情况？ 怎样判断当前DLI队列中的作业是否有积压？ 怎样查看DLI队列负载？ 怎样监控DLI队列上的作业异常？ 怎样将老版本的Spark队列切换成通用型队列 在default队列执行DLI SQL失败，提示超时异常怎么办？
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
业。 约束限制 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为6~10分钟。 涉及接口 创建弹性资源池：创建弹性资源池。 创建队列：在弹性资源池中添加队列。 上传分组资源：上传Spark作业所需的资源包。 查询组内资源包：确认上传的资源包是否正确。 创建批处理作业：创建并提交Spark批处理作业。
查询源表数据，发现导致问题产生的记录ctr值为1675，整数位（4位）超出所定义的decimal精度（9 – 6 = 3位），导致double转decimal时overflow产生null值，而对应dws表字段为非空导致插入失败。 处理步骤 修改目的表所定义的decimal精度即可解决。
读取kafka中的数据，以avro格式反序列化，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多
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
ent avro的形式写入作为sink的topic中。 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据的方法。 使用DLI分析电商BI报表 以某商城真实的用户、商品、评论数据（脱敏后）为基础，介绍使用DLI进行电商BI报表分析的方法。 使用DLI分析账单消费数据 以DLI实际消费数据为样例，介绍使用DLI进行账单分析和成本优化的措施。 使用DLI分析电商实时业务数据
在不同的时间或者周期内设置不同的队列大小，以满足自己的业务需求，节约成本。 商用 定时扩容/缩容 2020年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 计算队列支持跨AZ双活 DLI跨AZ队列能够为用户提供跨区域容灾的能力，提高计算的可靠性。 商用 队列管理概述 2 支持Spark作业开发者模式
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