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计费样例 计费场景 某公司用户A申请了256CUs的弹性资源池，并将1TB数据存放在DLI表中。该公司想要了解采用哪种计费模式才是性价比最优的方式。 数据湖探索服务目前支持三种作业：SQL作业，Flink作业和Spark作业。SQL作业的计费包括存储计费和计算计费，Flink作业和Spark作业的计费只有计算计费。
据文件，更新表/分区的LAST_ACCESS_TIME，耗时与分区数和文件数相关。 约束限制 表生命周期处于公测阶段，如果有需要请联系客服申请开通白名单。 表生命周期功能支持Hive、DataSource语法创建表、多版本表，暂不支持跨源表、Carbon表。 生命周期单位为天，取值为正整数。
DOUBLE 返回数值区域的百分比数值点。0<=P<=1,否则返回NULL,不支持浮点型数值。 percentile_approx percentile_approx(DOUBLE col, p [, B]) DOUBLE 返回组内数字列近似的第p位百分数（包括浮点数），p值在[0
STRING 将字符串从application/x-www-form-urlencoded MIME格式转为常规字符。 url_encode url_encode(string <input>[, string <encoding>]) STRING 将字符串编码为application
"spark-sdv-app.jar", "status": "READY", "underlying_name": "987e208d-d46e-4475-a8c0-a62f0275750b_spark-sdv-app.jar"
greatest hex least ln log log10 log2 median negative percentlie percentlie_approx pi pmod positive pow radians rand round shiftleft shiftright shiftrightunsigned
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); String result = "{}"; try { result = mapper.writeValueAsString(hashMap);
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); String result = "{}"; try { result = mapper.writeValueAsString(hashMap);
spark-submit [options] <app jar | python file> [app arguments] 表2 DLI Spark-submit参数列表 参数名称 参数值 描述 --class <CLASS_NAME> 提交的Java/Scala应用程序的主类名称。 --conf
应用场景 DLI服务适用于海量日志分析、异构数据源联邦分析、大数据ETL处理。 海量日志分析 游戏运营数据分析 游戏公司不同部门日常通过游戏数据分析平台，分析每日新增日志获取所需指标，通过数据来辅助决策。例如：运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等，了解
是否必选 说明 X-Auth-Token 是 从IAM服务获取的用户Token。 Accept 是 默认值application/json。 Content-Type 是 指定类型为application/json。 charset 是 指定编码格式为utf8。 请求参数如表3所示。 表3
extensions", "io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension") .appName("DeltaDemo") .getOrCreate(); String sql_create =
表3。 表3 privileges参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 object 否 String 授权时object的信息。 applicant_project_id 否 String 授权的项目ID。 privileges 否 Array of Strings 授权操作信息。
avro.codec 否 （none） String 仅用于文件系统，avro 压缩编解码器。默认不压缩。目前支持：deflate、snappy、bzip2、xz。 数据类型映射 目前，Avro schema 通常是从 table schema 中推导而来。尚不支持显式定义 Avro
认证证书 合规证书 华为云服务及平台通过了多项国内外权威机构（ISO/SOC/PCI等）的安全合规认证，用户可自行申请下载合规资质证书。 图1 合规证书下载 资源中心 华为云还提供以下资源来帮助用户满足合规性要求，具体请查看资源中心。 图2 资源中心 销售许可证&软件著作权证书
import SparkSession 创建session 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-redis").getOrCreate() 设置连接参数 1 2 3 4 host = "192.168
sql import SparkSession 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-css").getOrCreate() 通过DataFrame API 访问 连接配置 1 2 resource
'batch.size.bytes'= '1mb', 'es.nodes.wan.only' = 'true', 'es.mapping.id' = 'FIELDNAME'); 关键字 表1 CREATE TABLE关键字说明 参数 描述 es.nodes CSS的
"spark-sdv-app.jar", "status": "READY", "underlying_name": "987e208d-d46e-4475-a8c0-a62f0275750b_spark-sdv-app.jar"
0" 200 5316 "https://domain.com/?p=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36"
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