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有使用WHERE条件做数据过滤及在字段映射页面添加新字段的需求，选择HDFS方式即可。 HDFS文件方式读取数据时，性能较好，但不支持使用WHERE条件做数据过滤及在字段映射页面添加新字段。 JDBC方式读取数据时，支持使用WHERE条件做数据过滤及在字段映射页面添加新字段。 更
udf.UdfScalarFunction'; UDF UDF函数需继承ScalarFunction函数，并实现eval方法。open函数及close函数可选。 编写代码示例 import org.apache.flink.table.functions.FunctionContext;
操作场景 在进行二次开发时，要准备的开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 安装Python Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++
DLI支持定制模板或将正在使用的SQL语句保存为模板，便捷快速的执行SQL操作。 开发指导 Spark SQL语法参考 提供SQL数据库、表、分区、导入及导出数据、自定义函数、内置函数等语法说明和样例指导。 使用Spark作业访问DLI元数据 提供SQL作业开发的操作指引和样例代码参考。 Spark
udf.UdfScalarFunction'; UDF UDF函数需继承ScalarFunction函数，并实现eval方法。open函数及close函数可选。 编写代码示例 import org.apache.flink.table.functions.FunctionContext;
指定查询的过滤条件，支持算术运算符、关系运算符和逻辑运算符。 where_condition 过滤条件。 GROUP BY 指定分组的字段，支持单字段及多字段分组。 col_name_list 字段列表。 ORDER BY 对查询结果进行排序。 ASC/DESC ASC为升序，DESC为降序，默认为ASC。
udf.UdfScalarFunction'; UDF UDF函数需继承ScalarFunction函数，并实现eval方法。open函数及close函数可选。 编写代码示例 import org.apache.flink.table.functions.FunctionContext;
JOIN，表示以左表（nation）为基础返回左表所有的行及右表（region）中相匹配行的数据，若右表中没有匹配，则该行对应的右表的值为空。 右外连接：RIGHT JOIN或RIGHT OUTER JOIN，表示以右表（region）为基础返回右表所有的行及左表（nation）中相匹配行的数据，若
udf.UdfScalarFunction'; UDF UDF函数需继承ScalarFunction函数，并实现eval方法。open函数及close函数可选。 编写代码示例 import org.apache.flink.table.functions.FunctionContext;
udf.UdfScalarFunction'; UDF UDF函数需继承ScalarFunction函数，并实现eval方法。open函数及close函数可选。 编写代码示例 import org.apache.flink.table.functions.FunctionContext;
权限策略。 仅支持Spark3.3.1（Spark通用队列场景）及以上版本使用DEW管理访问凭据，在创建作业时，请配置作业使用Spark3.3.1版本、且已在作业中配置允许DLI访问DEW的委托信息。 自定义委托及配置请参考自定义DLI委托权限。 使用该功能，所有涉及OBS的桶，都需要进行配置AKSK。
指定查询的过滤条件，支持算术运算符、关系运算符和逻辑运算符。 where_condition 过滤条件。 GROUP BY 指定分组的字段，支持单字段及多字段分组。 col_name_list 字段列表。 ORDER BY 对查询结果进行排序。 ASC/DESC ASC为升序，DESC为降序，默认为ASC。
不建议将该参数设置过低，否则上报过于频繁，推荐配置为30秒。 Flink 1.15及以上版本中，弹性资源池与Prometheus实例解绑后，新作业不再上报指标到该Prometheus实例，已提交的作业继续上报至作业运行结束。 Flink 1.15及以上版本中，修改绑定的Prometheus实例后，新作业上
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 // 计算从规则启动到目前为止的计数及总和(in proctime) insert into temp SELECT name, count(amount) OVER (PARTITION
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 // 计算从规则启动到目前为止的计数及总和(in proctime) insert into temp SELECT name, count(amount) OVER (PARTITION
DLI提供优惠的资源套餐包，购买套餐包后，资源按照套餐包类型计费。 套餐包是用户预先购买的资源使用量配额，超出当前套餐包的额度，将自动转为按需收费。 套餐包类型及适用场景 表1 套餐包类型及适用场景 类型 说明 适用场景 重置规则 扫描数据量套餐包 按照用户每个作业的数据扫描量（单位为“GB”）收取计算费用。 仅适用于default
udf.UdfScalarFunction'; UDF UDF函数需继承ScalarFunction函数，并实现eval方法。open函数及close函数可选。 编写代码示例 import org.apache.flink.table.functions.FunctionContext;
udf.UdfScalarFunction'; UDF UDF函数需继承ScalarFunction函数，并实现eval方法。open函数及close函数可选。 编写代码示例 import org.apache.flink.table.functions.FunctionContext;
产生按需费用的计费项所对应的套餐包。 如果未购买，产生按需计费为正常现象；如果已购买，请继续排查判断套餐包额度是否超出。 表1 套餐包类型及适用场景 类型 说明 适用场景 重置规则 扫描数据量套餐包 按照用户每个作业的数据扫描量（单位为“GB”）收取计算费用。 仅适用于default
DLI跨AZ队列能够为用户提供跨区域容灾的能力，提高计算的可靠性。 商用 队列管理概述 2 支持Spark作业开发者模式 用户可以在DLI管理控制台采用API接口模式设置参数及参数值。 商用 创建批处理作业API 2020年5月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 支持数据扫描量套餐包 DLI增加数据扫描量套餐包，降低数据扫描量费用。
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