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不匹配。 DLI接口返回的结果编码格式为“UTF-8”，在调用接口获取返回结果时需要对返回的信息编码转换为“UTF-8”。 例如，参考如下实现对返回的response.content内容做编码格式转换，确保返回的中文格式不会乱码。 print(response.content.decode("utf-8"))
lang.AbstractMethodError。 解决措施有如下两种方案： 基于Spark 2.3重新编译应用 使用sl4j+log4j来实现日志功能，而不是直接继承Spark内部接口Logging。具体如下： <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId>
decode1 decode1函数实现if-then-else分支选择的功能。 命令格式 decode1(<expression>, <search>, <result>[, <search>, <result>]...[, <default>]) 参数说明 表1 参数说明 参数
decode1 decode1函数实现if-then-else分支选择的功能。 命令格式 decode1(<expression>, <search>, <result>[, <search>, <result>]...[, <default>]) 参数说明 表1 参数说明 参数
GROUP BY中使用HAVING 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY groupby_expression[, groupby_expression…
window_start 等值条件和 window_end 等值条件。 关联的左右两边必须使用相同的窗口表值函数。 窗口关联支持作用在滚动（TUMBLE）、滑动（HOP）和累积（CUMULATE）窗口表值函数之上，但是还不支持会话窗口。 INNER/LEFT/RIGHT/FULL OUTER INNER/LEFT/RIGHT/FULL
在SQL作业编辑器执行的SQL语句、导入数据和导出数据等操作，在系统中对应的执行实体，称之为SQL作业。 Spark作业 Spark作业是指用户通过可视化界面和RESTful API提交的作业，支持提交Spark Core/DataSet/MLlib/GraphX等Spark全栈作业。 CU CU是队列的计价单位。
SEMI JOIN：只显示左表中的记录。可通过在LEFT SEMI JOIN， WHERE...IN和WHERE EXISTS中嵌套子查询来实现。左半连接与左外连接的区别是，左半连接将返回左表中符合JOIN条件的记录，而左外连接将返回左表所有的记录，匹配不上JOIN条件的记录将返回NULL值。
SEMI JOIN：只显示左表中的记录。可通过在LEFT SEMI JOIN， WHERE...IN和WHERE EXISTS中嵌套子查询来实现。左半连接与左外连接的区别是，左半连接将返回左表中符合JOIN条件的记录，而左外连接将返回左表所有的记录，匹配不上JOIN条件的记录将返回NULL值。
分钟级别扩缩容，从容应对流量洪峰和资源诉求。 支持分时设置队列优先级和配额，提高资源利用率。 作业级资源隔离（暂未实现，后续版本支持） 支持独立Spark实例运行SQL作业，减少作业间相互影响。 自动弹性（暂未实现，后续版本支持） 基于队列负载和优先级实时自动更新队列配额。 弹性资源池解决方案主要解决了以下问题和挑战。
、EXPORT、QUERY和INSERT。其中，IMPORT和EXPORT分别与导入数据（废弃）和与导出数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另外，用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有： 查询作业状态 查询作业详细信息 查询作业结果-方式一（废弃） 导出查询结果
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
管理Spark作业模板 操作场景 在创建Spark作业时，您可以在已有的Spark样例模板中进行修改，来实现实际的作业逻辑需求，节约编辑SQL语句的时间。 当前云平台尚未提供预置的Spark模板，但支持用户自定义Spark作业模板，本节操作介绍在Spark管理页面创建Spark模板的操作方法。
table_reference.col_name = table_reference.col_name; 关键字 WHERE：隐式连接利用WHERE条件实现类似JOIN...ON...的连接，返回匹配的记录。语法格式中仅给出等式条件下的WHERE条件过滤，同时也支持不等式WHERE条件过滤。 注意事项
Ogg Format 功能描述 Oracle GoldenGate (a.k.a ogg) 是一个实现异构 IT 环境间数据实时数据集成和复制的综合软件包。 该产品集支持高可用性解决方案、实时数据集成、事务更改数据捕获、运营和分析企业系统之间的数据复制、转换和验证。Ogg 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用
管理Flink作业模板 Flink模板包括样例模板和自定义模板。用户可以在已有的样例模板中进行修改，来实现实际的作业逻辑需求，节约编辑SQL语句的时间。也可以根据自己的习惯和方法自定义作业模板，方便后续可以直接调用或修改。 Flink模板管理主要包括如下功能： Flink SQL样例模板
业。 作业包含以下类型：DDL、DCL、IMPORT、QUERY和INSERT。其中，IMPORT与导入数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另外，用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有： 查询作业状态 查询作业详细信息 查询作业结果-方式二（废弃） 导出查询结果
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
table_reference.col_name = table_reference.col_name; 关键字 WHERE：隐式连接利用WHERE条件实现类似JOIN...ON...的连接，返回匹配的记录。语法格式中仅给出等式条件下的WHERE条件过滤，同时也支持不等式WHERE条件过滤。 注意事项
Flink作业推荐配置指导 用户在创建Flink作业时，可以通过如下配置实现流应用的高可靠性能。 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。 图1 创建主题 图2
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