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数据湖探索DLI的计费由不同的计费项组成，不同的计费项有不同的计费模式，如图1所示。 图1 DLI的计费组成 计费项 DLI的计费项包括计算计费、存储计费、扫描量计费。DLI的计费详情请参见DLI产品价格详情。您可以通过DLI提供的价格计算器，快速计算出购买资源的参考价格。 表1
预留关键字 表1罗列了系统预留的关键字，以及它们在其他SQL标准中是否为预留关键字。如果需要使用这些关键字作为标识符，请加注双引号。 表1 关键字 Keyword SQL：2016 SQL-92 ALTER reserved reserved AND reserved reserved
result_expression row_format select_statement separator serde_name sql_containing_cte_name sub_query table_comment table_name table_properties table_reference
将二者生成的宽表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，在DLI上根据DWS和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通
GROUP BY GROUP BY GROUP BY将SELECT语句的输出行划分成包含匹配值的分组。简单的GROUP BY可以包含由输入列组成的任何表达式，也可以是按位置选择输出列的序号。 以下查询是等效的： SELECT count(*), nationkey FROM customer
会影响命令执行结果。 注意事项 所要查询的表必须是已经存在的，否则会出错。 别名的命名必须在别名的使用之前，否则会出错。此外，建议不要重名。 示例 给表simple_table起为n的别名，并利用n.name访问simple_table中的name字段。 1 SELECT n.score
在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org
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
String 待修改定时扩缩计划的队列名称。名称长度为1~128个字符，多个队列名称使用逗号“,”分隔。 plan_id 否 Integer 待修改的队列扩缩容计划的ID。多个ID使用逗号“,”分隔。 请求示例 修改名称为plan_A的扩缩容计划，修改后队列在周四和周五的19：30扩扩缩容至64CUs，且暂不激活该扩缩容计划。
表相关 创建DLI表 DLI提供创建DLI表的接口。您可以使用该接口创建数据存储在DLI内部的表。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 def create_dli_tbl(dli_client
参数 是否必选 参数类型 说明 json 是 STRING 标准的JSON格式对象，格式为{Key:Value, Key:Value,...} path 是 STRING 表示在json中的path，以$开头。不同字符的含义如下： $表示根节点。 .表示子节点。 []表示[number]表示数组下标，从0开始。
OBSIOException错误 使用CDM迁移数据到DLI，迁移作业日志上报UQUERY_CONNECTOR_0001:Invoke DLI service api failed错误 SQL作业访问报错：File not Found SQL作业访问报错：DLI.0003: AccessControlException
在提交导入作业前，可选择设置导入数据的格式，如样例所示，调用ImportJob对象的setStorageType接口设置数据存储类型为csv，数据的具体格式通过调用ImportJob对象的setCsvFormatInfo接口进行设置。 在提交导入作业前，可选择设置导入数据的分区并配置是否是ove
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。
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。
Power BI提供了数据集成、数据仓库、报告和数据可视化等功能，能够将复杂的数据转换为易于理解和交互的可视化图表和仪表板，从而帮助企业做出基于数据的决策。 Kyuubi是一个分布式SQL查询引擎，它允许用户通过标准的SQL接口来访问和分析数据。 将Power BI与Kyuubi对接，通
执行SQL作业时产生数据倾斜怎么办？ 什么是数据倾斜？ 数据倾斜是在SQL作业执行中常见的问题，当数据分布不均匀的情况下，一部分计算节点处理的数据量远大于其他节点，从而影响整个计算过程的处理效率。 例如观察到SQL执行时间较长，进入SparkUI查看对应SQL的执行状态，如图1所示，查看到一个stage运行时间超过
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操作，即支持SELECT语法来查询Hudi表中的数据。 He
描述：给定0到1之间的数字分位数，返回T-digest中的近似百分位值。 values_at_quantiles(tdigest,quantiles)->array(double) 描述：给定一组0到1之间的数字分位数，从T-digest中返回对应的分位数组成的数组。 tdigest_agg(x)->tdigest
并删除那些不满足WHERE子句条件的分区，适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源，导致Driver节点的内存不足，并触发频繁的Full GC。 在这种情况下，可以
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