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cluster_name 是 String 新建的集群名称，名称只能包含数字、英文字母和下划线，但不能是纯数字，且不能以下划线开头。 description 否 String 集群的描述信息。 cu_count 是 Integer 与集群绑定的计算单元个数， 同时是计费的单元。可选择16CU，64C
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Flink自定义作业所需的资源包。 查询组内资源包：确认上传的资源包是否正确。 创建Flink自定义作业：创建Flink自定义作业。
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。
STRICT，对列的修改，仅对表的元数据产生作用。 列修改命令只能修改表/分区的元数据，而不会修改数据本身。用户应确保表/分区的实际数据布局符合元数据定义。 不支持更改表的分区列/桶列，也不支持更改ORC表。 修改表或分区的存储位置。 ALTER TABLE table_name
显示所有角色和用户的绑定关系：显示所有角色和用户的绑定关系。 创建函数：在当前数据库创建函数。 删除函数：删除当前数据库中的函数。 显示所有函数：显示当前数据库中的所有函数。 显示函数详情：显示当前函数详情。 只适用于“用户授权”的权限包括： 显示所有表：显示当前数据库下的所有表。 说明：
赋权：当前用户可将表的权限赋予其他用户。 回收：当前用户可回收其他用户具备的此表的权限，并且不能回收表所有者的权限。 查看其他用户具备的权限：查看其他用户具备的当前表的权限。 分区表还具有以下权限： 删除分区：删除分区表中的分区。 显示所有分区：显示分区表中的所有分区。 只适用于“用户授权”的权限包括：
方法三：数据老化，按照业务逻辑分析大的维度表是否可以通过数据老化清理无效的维度数据从而降低数据规模。 数据量非常小的事实表 这种可以在预估很长一段时间的数据增长量的前提下使用非分区表预留稍宽裕一些的桶数来提升读写性能。 确认表内桶数 Hudi表的桶数设置，关系到表的性能，需要格外引起注意。
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
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？
Spark2.4.x与Spark3.3.x版本差异对比 Spark2.4.x与Spark3.3.x版本在SQL队列的差异对比 Spark2.4.x与Spark3.3.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
retention period? 根因分析：RETAIN 保留期过短（少于168小时），需要确认是否能清理该时间前的数据，将无法再回头查看在指定数据保留期之前创建的版本。确认清理可在console页面设置中添加参数spark.databricks.delta.retentionDurationCheck
基于简化使用的角度，针对大数据量的表，可以通过采用Bucket索引来避免状态后端的复杂调优。 如果Bucket索引+分区表的模式无法平衡Bueckt桶过大的问题，还是可以继续采用Flink状态索引，按照规范去优化对应的配置参数即可。 建议 基于Flink的流式写入的表，在数据量超
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。
什么是DLI分区表的列赋权？ 更新程序包时提示权限不足怎么办？ 执行SQL查询语句报错：DLI.0003: Permission denied for resource.... 已经给表授权，但是提示无法查询怎么办？ 表继承数据库权限后，对表重复赋予已继承的权限会报错吗？ 为什
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
注册或抓取schema的Confluent Schema Registry的URL。 示例 1. 从kafka中作为source的topic中读取json数据，并以confluent 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
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
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
返回输入表达式的数据类型的字符串表示形式。默认情况下返回的字符串是一个摘要字符串，可能会为了可读性而省略某些细节。 如果 force_serializable 设置为 TRUE，则字符串表示可以保留在目录中的完整数据类型。请注意， 特别是匿名的内联数据类型没有可序列化的字符串表示。在这种情况下返回 NULL。
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
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