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中，已经有同名的函数注册了，则无法注册。如果 language tag 是 JAVA 或者 SCALA ，则 identifier 是 UDF 实现类的全限定名。 如果您需要了解创建自定义函数的步骤请参考自定义函数。 语法定义 CREATE [TEMPORARY|TEMPORARY SYSTEM]
pyspark样例代码 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 CSS非安全集群 开发说明 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark
在DLI控制台配置数据库权限 数据库权限操作场景 针对不同用户，可以通过权限设置分配不同的数据库权限。 管理员用户和数据库的所有者拥有所有权限，不需要进行权限设置且其他用户无法修改其数据库权限。 给新用户设置数据库权限时，该用户所在用户组的所属区域需具有Tenant Guest权限。关于Tenant
ROLLUP 功能描述 ROLLUP生成聚合行、超聚合行和总计行。可以实现从右到左递减多级的统计，显示统计某一层次结构的聚合。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY col_name_list
CLUSTER BY 功能描述 按字段实现表的分桶及桶内排序。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference CLUSTER BY col_name [,col_name ,...]; 关键字 CLUSTER BY：
SORT BY 功能描述 按字段实现表的局部排序。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference SORT BY col_name [ASC | DESC] [,col_name [ASC | DESC],..
DISTRIBUTE BY 功能描述 按字段实现表的分桶。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference DISTRIBUTE BY col_name [,col_name ,...]; 关键字 DISTRIBUTE
在DLI使用Hudi提交Spark Jar作业 提交Spark jar作业的场景需要手动配置由LakeFormation提供元数据服务的Hudi锁实现类，请参照 Hudi锁配置说明。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Spark作业”，进入到Spark作业的界面。 提交Hudi相关的Spark
apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog") 3. 编写代码（可通过sql或者api两种方式实现）。 1） sql开发示例如下，具体sql语法参考“Delta Sql语法参考”。 public static void main( String[]
Data masking函数 数据脱敏(Data masking) 指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。 mask_first_n(string str[, int n]) →varchar 描述：返回str的屏蔽版本，前n个值被屏蔽。大写字母
通过DLI样例代码获取。 该样例代码的目录内容介绍如下： dli-flink-demo：开发Flink作业时的样例代码参考。例如，样例代码实现读取Kafka源表数据写入到HDFS、DWS、Hive等结果表中的功能。 dli-spark-demo：开发Spark作业时的样例代码参考。具体如下：
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…
Development Kit）是对DLI服务提供的REST API进行的作业提交的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用DLI SDK提供的接口函数即可实现使用提交DLI SQL和DLI Spark作业。 DLI支持的SDK分为SDK V3和DLI服务自行开发的SDK。 （推荐）DLI SDK
ORDER BY 功能描述 按字段实现查询结果的全局排序。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference ORDER BY col_name [ASC | DESC] [,col_name [ASC | DESC]
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>
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"))
、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
DLI Delta表概述 Delta表是一种基于Delta Lake技术实现的数据存储解决方案，它使用基于文件的事务日志扩展了 Parquet 数据文件，可以处理 ACID 事务和可缩放的元数据。 Delta Lake与Apache Spark API完全兼容，并且其设计能够与结
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。
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