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DDL语法定义 CREATE TABLE语句 CREATE CATALOG语句 CREATE DATABASE语句 CREATE VIEW语句 CREATE FUNCTION语句 父主题： SQL语法约束与定义
分析窗口函数概览 DLI所支持的分析窗口函数如分析窗口函数介绍所示。 表1 分析窗口函数介绍 函数 命令格式 返回值 功能简介 cume_dist cume_dist() DOUBLE 用于求累计分布，相当于求分区中大于等于或小于等于当前行的数据在分区中的占比。 first_value
Boolean 判断用户是否为管理员。 user_name 否 String 用户名称，即该用户在当前数据库上有权限。 privileges 否 Array of Strings 该用户在数据库上的权限。 请求示例 无 响应示例 { "is_success": true,
CHECK(boolExpression) 参数描述 表1 ADD CONSTRAINT参数描述 参数 描述 database_name Database名称，由字母、数字和下划线（_）组成。 table_name Database中的表名，由字母、数字和下划线（_）组成。 bucket_name obs桶名称。
[db_name.]table_name; 参数描述 表1 DROP TABLE参数描述 参数 描述 db_name Database名称。如果未指定，将选择当前database。 table_name 需要删除的Table名称。 注意事项 在该命令中，IF EXISTS和db_name是可选配置。
array2[, ...]) -> array(row) 描述：将给定数组按元素合并到单个行数组中。第N个自变量的第M个元素将是第M个输出元素的第N个字段。如果参数长度不均匀，则缺少的值将填充为NULL。 SELECT zip(ARRAY[1, 2], ARRAY['1b', null, '3b']);
访问密钥即AK/SK（Access Key ID/Secret Access Key），表示一组密钥对，用于验证调用API发起请求的访问者身份，与密码的功能相似。用户通过调用API接口进行云资源管理（如创建集群）时，需要使用成对的AK/SK进行加密签名，确保请求的机密性、完整性和请求双方
查看Delta表历史操作记录 命令格式 DESCRIBE HISTORY [database_name.]table_name|DELTA.`obs_path` [LIMIT n] 示例 DESCRIBE HISTORY delta_table0; DESCRIBE HISTORY
SDK使用说明。 资源相关 介绍上传资源包、查询所有资源包、查询制定资源包、删除资源包的Python SDK使用说明。 SQL作业相关 介绍数据库相关、表相关、作业相关的Python SDK使用说明。 Spark作业相关 介绍提交Spark作业、取消Spark作业、删除Spark作业等Python
id, 'a2', '2021-01-03' as dt, '19' as hh; 权限需求 由DLI提供的元数据服务 SQL权限： database table 无 INSERT_INTO_TABLE 细粒度权限：dli:table:insertIntoTable 由LakeFo
注意事项 DLI表必须已经存在。 DLI表在创建时需要指定Schema信息。 如果在建表时指定“key.column”，则在Redis中会以指定字段的值作为Redis Key名称的一部分。例如： 1 2 3 4 5 6 7 8 create table test_redis(name string
测试DLI队列与数据源的连通性 获取数据源的私有内网IP和端口。 以RDS数据源为例：在RDS控制台“实例管理”页面，单击对应实例名称，查看“连接信息”>“内网地址”，即可获取RDS内网地址。查看“连接信息”>“数据库端口”，获取RDS数据库实例端口。 在DLI管理控制台，单击“资源管理 > 队列管理”。
s/{database_name}/tables/{table_name}/partitions 参数说明 表1 URI 参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 database_name
修改队列网段（废弃） 功能介绍 该功能用于修改包年包月队列网段。 如果待修改网段的队列中有正在提交或正在运行的作业，或者改队列已经绑定了增强型跨源，将不支持修改网段操作。 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： PUT
对接RDS scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
heckpoint文件恢复内部状态和消费位点，保证数据不丢失及聚合算子等内部状态的精确一致语义。同时，为了保证数据不重复，建议使用带主键数据库或者文件系统作为目标数据源，否则下游处理业务需要加上去重逻辑（最新成功Checkpoint记录位点到异常时间段内的数据会重复消费）。 图1
recordkey.field 是 无 String 表的主键。 write.precombine.field 是 无 String 数据合并字段。 read.tasks 否 4 Integer 读hudi表task并行度。 read.streaming.enabled 是 false
datasource.hive_sync.partition_fields", schema.fields(3).name) // 根据实际分区字段情况配置，非分区表请选择 org.apache.hudi.hive.NonPartitionedExtractor .option("hoodie
这之后，原始的临时文件也会被删除掉。 分区功能 Filesystem sink支持分区功能，通过partitioned by语法根据选择的字段进行分区。示例如下： path └── datetime=2022-06-25 └── hour=10 ├── part-0
”前放dli表字段，冒号后放ct表信息，用“.”分隔ct表的列族和列名。 例如：“dli表字段1:ct表.ct表字段1, dli表字段2:ct表.ct表字段2, dli表字段3:ct表.ct表字段3”。 krb5conf 开启Kerberos认证后的krb5.conf文件路径，格式为'
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