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实时任务接入 实时作业一般由Flink Sql或Sparkstreaming来完成，流式实时任务通常配置同步生成compaction计划，异步执行计划。 Flink SQL作业中sink端Hudi表相关配置如下： create table hudi_sink_table ( //
创建source流从数据接入服务（DIS）获取数据。用户数据从DIS接入，Flink作业从DIS的通道读取数据，作为作业的输入数据。Flink作业可通过DIS的source源将数据从生产者快速移出，进行持续处理，适用于将云服务外数据导入云服务后进行过滤、实时分析、监控报告和转储等场景。 数据接入服务（Data
区域和可用区 什么是区域、可用区？ 区域和可用区用于描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Re
道是否存在。 如果Flink作业中的DIS通道还未创建，请参见《数据接入服务用户指南》中“开通DIS通道”章节。 确保创建的DIS通道和Flink作业处于统一区域。 如果DIS通道已创建，则检查确保DIS通道和Flink流作业是否处于同一区域。 父主题： Flink SQL作业类
DLI将Flink作业的输出数据写入数据接入服务（DIS）中。适用于将数据过滤后导入DIS通道，进行后续处理的场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可
启。 作业模板 内置多个常见Flink SQL通用场景模板，帮助您快速了解和构建作业代码 暂无 企业安全 访问控制 与华为云IAM权限打通，支持多角色的访问控制 暂无 空间隔离 支持租户级和项目级的资源和代码隔离，满足多团队协作需求 暂无 父主题： DLI产品咨询类
面临市场新的竞争压力及出行服务不断变革，车企通过构建车联云平台和车机OS，将互联网应用与用车场景打通，完成车企数字化服务转型，从而为车主提供更好的智联出行体验，增加车企竞争力，促进销量增长。例如：通过对车辆日常指标数据（电池、发动机，轮胎胎压、安全气囊等健康状态）的采集和分析，及时将维保建议回馈给车主。 优势
VPC丰富的功能帮助您灵活管理云上网络，包括创建子网、设置安全组和网络ACL、管理路由表、申请弹性公网IP和带宽等。 VPC本身不收取费用。 但如有互联网访问需求，您需要购买弹性公网IP。弹性公网IP提供“包年/包月”和“按需计费”两种计费模式。 了解VPC计费说明。 DMS Kafka
DLI弹性资源池与队列简介 DLI的计算资源是执行作业的基础，本节内容介绍DLI计算资源的模式和队列类型。 什么是弹性资源池和队列？ 在了解DLI计算资源模式前首先了解弹性资源池和队列的基本概念。 弹性资源池是DLI计算资源的一种池化管理模式，可以看做DLI计算资源的集合。DLI
Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS
创建非弹性资源池队列（废弃，不推荐使用） 非弹性资源池模式的队列是DLI的上一代计算资源管理方式，按使用需求购买和释放资源，需要预先估计资源使用需求再进行购买。 优先推荐使用弹性资源池队列，提高资源使用的灵活性和资源利用效率。购买弹性资源池并在弹性资源池中添加队列请参考创建弹性资源池并添加队列。 用户
DLI用户可以通过可视化界面、Restful API、JDBC、Beeline等多种接入方式对云上CloudTable、RDS和DWS等异构数据源进行查询分析，数据格式兼容CSV、JSON、Parquet和ORC主流数据格式。 三大基本功能 SQL作业支持SQL查询功能：可为用户提供标
n。 具体含义如下： obs_adm：DLI获得访问和使用OBS的委托权限。 dis_adm：访问和使用DIS数据源，需要获得访问和使用DIS（数据接入服务）DIS Administrator权限。 ctable_adm：访问和使用CloudTable（表格存储服务）的CloudTable
返回提供的最小值。 批量比较判断：ALL，ANY和SOME 量词ALL，ANY和SOME可以参考以下方式，结合比较操作符一起使用： expression operator quantifier ( subquery ) 以下是一些量词和比较运算符组合的含义，ANY和SOME具有相同的含义，表中的ANY换为SOME也同样：
据库通常用于存储、检索和管理结构化数据，由多个数据表组成，这些数据表通过键和索引相互关联。 表 表是数据库最重要的组成部分之一，它由行和列组成。每一行代表一个数据项，每一列代表数据的一个属性或特征。表用于组织和存储特定类型的数据，使得数据可以被有效地查询和分析。 数据库是一个框架
224268134757361 normal_cdf(mean, sd, v) → double 给定平均值和标准差，计算正态分布函数值。P(N<v;mean,sd)，平均值和v必须是实数值，标准差必须是正实数值。 select normal_cdf(2, 5, 0.95);--
arbitrary(x) 描述：返回类型和X 一样，返回X的任意一个非null值。 select arbitrary(price) from fruit;-- 5 array_agg(x) 描述：返回由输入的x字段构成的数组，元素类型和输入字段一样。 select array_agg(price)
luhn_check(string) → boolean 描述：根据Luhn算法测试数字字符串是否有效。 这种校验和函数，也称为模10，广泛应用于信用卡号码和政府身份证号码，以区分有效号码和键入错误、错误的号码。 select luhn_check('79927398713'); -- true
创建表时，会定义元数据，由列名、类型、列描述三列组成。 “元数据”页面将显示目标表的列名、列类型、类型和描述。 查看元数据步骤 查看元数据的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面查看元数据。 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。
ROWGE”相同。该帧包含从分区的开始到当前行的最后一个对等方的所有行。在没有ORDER BY的情况下，所有行都被视为对等行，因此未绑定的前导和当前行之间的范围等于未绑定的前导和未绑定的后续之间的范围。 例如：下面的查询将salary表中的信息按照每个部门员工工资的大小进行排序。 --创建数据表并插入数据
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