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percentile_approx percentile_approx函数用于返回组内数字列近似的第p位百分数（包括浮点数）。 命令格式 percentile_approx(DOUBLE col, p [, B]) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 col 是 数据类型为数值的列。其他类型返回NULL。
percentlie_approx percentile_approx函数用于计算近似百分位数，适用于大数据量。先对指定列升序排列，然后取第p位百分数最靠近的值。 命令格式 percentile_approx (colname,DOUBLE p) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选
regexp_instr regexp_instr函数用于计算字符串source从start_position开始，与pattern第occurrence次匹配的子串的起始或结束位置。 命令格式 regexp_instr(string <source>, string <pattern>[
regexp_substr regexp_substr函数用于计算从start_position位置开始，source中第occurrence次匹配指定pattern的子串。 命令格式 regexp_substr(string <source>, string <pattern>[
使用HetuEngine on Hudi HetuEngine是高性能的交互式SQL分析及数据虚拟化引擎，它与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询，并支持跨源跨域统一访问，使能数据湖内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine对Hudi仅支持select操
查询作业结果-方式一（废弃） 功能介绍 该API用于在执行SQL查询语句的作业完成后，查看该作业执行的结果。目前仅支持查看“QUERY”类型作业的执行结果。 当前接口已废弃，不推荐使用。 该API只能查看前1000条的结果记录，若要查看全部的结果记录，需要先导出查询结果再进行查看，详细请参见导出查询结果。
查询所有SQL样例模板（废弃） 功能介绍 该API用于查询所有SQL样例模板。 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}/sqls/sample 参数说明 表1 URI参数说明
Spark增量读取Hudi参数规范 规则 增量查询之前必须指定当前表的查询为增量查询模式，并且查询后重写设置表的查询模式 如果增量查询完，不重新将表查询模式设置回去，将影响后续的实时查询 示例 以SQL作业为例： 配置参数 hoodie.tableName.consume.mode=INCREMENTAL
在DLI使用Delta提交Spark Jar作业 1. 添加如下依赖 <dependency> <groupId>io.delta</groupId> <artifactId>delta-core_2.12</artifactId> <version>2.3
同的程序包组或程序包，不同用户之间的作业效率互不影响，保障作业性能。 开发指南 Spark SQL语法参考 提供Spark SQL相关的数据库、表、分区、导入及导出数据、自定义函数、内置函数等语法说明和样例指导。 Spark Jar 相关API 提供Spark Jar相关API的使用说明。
Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。 414 Request-URI Too Large 请求的U
如果您想通过Spark Jar作业访问其他数据源，请参考《使用Spark作业跨源访问数据源》。 如果您想通过Spark Jar作业在DLI创建数据库和表，请参考《使用Spark作业访问DLI元数据》。 完整样例代码参考 认证用的access.key和secret.key硬编码到代码中或
重命名分区（只支持OBS表） 功能描述 重命名分区。 语法格式 1 2 3 ALTER TABLE table_name PARTITION partition_specs RENAME TO PARTITION partition_specs; 关键字 PARTITION：分区。
创建Bucket索引表调优 创建Bucket索引表调优 Bucket索引常用设置参数： Spark： hoodie.index.type=BUCKET hoodie.bucket.index.num.buckets=5 Flink index.type=BUCKET hoodie
Kafka Sink配置发送失败重试机制 问题描述 用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。Flink Sink写Kafka报错后作业失败： Caused by: org.apache.kafka.common.errors.NetworkException:
查看Flink作业详情 创建作业后，您可以在DLI管理控制台查看Flink作业的基本信息、作业详情、任务列表、执行计划等信息。 本节操作介绍怎样查看Flink作业相关信息。 表1 查看Flink作业相关信息 类型 说明 操作指导 Flink作业基本信息 包括Flink作业的ID、作业类型、作业执行状态等信息。
禁止或恢复表的生命周期 功能介绍 禁止或恢复指定表或分区的生命周期。 使用禁止或恢复表的生命周期有以下两种场景： 表或分区表开启了生命周期的功能，该功能可以禁止或恢复表的生命周期，即修改“dli.table.lifecycle.status”的参数值。 表或分区表未开启生命周期的
Flink作业输出流写入数据到OBS，通过该OBS文件路径创建的DLI表查询无数据 问题现象 使用Flink作业输出流写入数据到了OBS中，通过该OBS文件路径创建的DLI表进行数据查询时，无法查询到数据。 例如，使用如下Flink结果表将数据写入到OBS的“obs://obs-sink/car_infos”路径下。
修改表分区位置（只支持OBS表） 功能描述 修改表分区的位置。 语法格式 1 2 3 ALTER TABLE table_name PARTITION partition_specs SET LOCATION obs_path; 关键字 PARTITION：分区。 LOCATION：分区路径。
创建表时指定表的生命周期 功能描述 DLI提供了表生命周期管理功能，在创建表时指定表的生命周期。DLI会根据每张表的最后修改时间和表的生命周期来判断是否要回收此表。通过设置表的生命周期，可以帮助您更好的管理数目众多的表，自动清理长期不再使用的数据表，简化数据表的回收流程。同时支持数据恢复设置，避免因误操作丢失数据。
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