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检查SQL语法 功能介绍 该API用于检查SQL语法。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v1.0/{project_id}/jobs/check-sql 参数说明 表1 URI 参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 project_id
您需要确认已在DLI管理控制台开通当前服务并完成服务授权。 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++ build tools 或者 Visual Studio。 关于Python开发环境的配置请参考Python SDK环境配置。
管理控制台界面具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 使用Spark作业跨源访问数据源支持使用scala，pyspark和java三种语言进行开发。 表格存储服务CloudTable相关介绍请参考《表格存储服务产品介绍》。 云搜索服务CSS相关介绍请参考《云搜索服务产品介绍》。
SDK开发指南指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用DLI SDK提供的接口函数进行二次开发。 Java、Python SDK功能矩阵请参见表1 表1 SDK功能矩阵 语言 功能 内容 Java OBS授权 介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java SDK使用说明。 队列相关 介绍创建队列、获取默认队列、查询所有队列、删除队列的Java
详细操作请参考创建并提交SQL作业。 适用于数据仓库查询、报表生成、OLAP（在线分析处理）等场景。 Flink作业 专为实时数据流处理设计，适用于低时延、需要快速响应的场景。适用于实时监控、在线分析等场景。 Flink OpenSource作业：DLI提供了标准的连接器（co
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
样例模板信息，具体参数说明请参见表3。 sqlCount Integer 样例模板个数。 表3 sqls参数说明 参数 参数类型 说明 lang String 语言。 name String 样例模板名称。 sql String 样例模板内容。 description String 样例模板描述。 group
运行Spark作业报java.lang.AbstractMethodError Spark 2.3对内部接口Logging做了行为变更，如果用户代码里直接继承了该Logging，且编译时使用的是低版本的Spark，那么应用程序在Spark 2.3的环境中运行将会报java.lang
表示永久不失效。 compaction.async.enabled 否 false Boolean 是否开启在线压缩。 true：开启 false：关闭 建议关闭在线压缩，提升性能。但是调度compaction.schedule.enabled仍然建议开启，之后可通过离线异步压缩，执行阶段性生成的压缩plan。
用户B基于Table1创建了视图View1。 赋予用户C Table1的查询表权限后，用户C查询View失败。 根因分析 用户C查询View失败的原因是由于用户B不具备Table1的查询表权限。 解决措施 请在DLI赋予用户B Table1的查询表权限后，用户C重试查询View1。 父主题： DLI权限管理类
BY的扩展，例如：SELECT a, b, c, SUM(expression) FROM table GROUP BY a, b, c WITH ROLLUP;将转换成以下四条查询： (a, b, c)组合小计 1 2 SELECT a, b, c, sum(expression) FROM
通常用于结构化数据的查询和分析。 Flink作业 Flink作业专为实时数据流处理设计，适用于低时延、需要快速响应的场景。适用于实时监控、在线分析等场景。 Flink OpenSource作业：提交作业时可以使用DLI提供的标准的连接器（connectors）和丰富的API，快速与其他数据系统的集成。
"description": "", "type": "SPARK", "id": "3c92c202-b17c-4ed7-b353-ea08629dd671" } ], "count": 1 } 状态码 状态码
Elasticsearch 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch 引擎的索引中。 Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚
在DLI使用Delta提交Spark Jar作业 1. 添加如下依赖 <dependency> <groupId>io.delta</groupId> <artifactId>delta-core_2.12</artifactId> <version>2.3
DLI Flink作业专为实时数据流处理设计，适用于低时延、需要快速响应的场景，支持与多种云服务跨源连通，形成丰富的流生态圈。适用于实时监控、在线分析等场景。 · Flink OpenSource作业：DLI提供了标准的连接器（connectors）和丰富的API，便于快速与其他数据系统的集成。
修改后的列注释信息。注释内容为长度不超过1024字节的有效字符串。 示例 修改表t1中的c1列的注释信息为“the new comment”。 1 ALTER TABLE t1 CHANGE COLUMN c1 c1 STRING COMMENT 'the new comment'; 父主题：
使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 操作场景 DLI完全兼容开源的Apache Spark，支持用户开发应用程序代码来进行作业数据的导入、查询以及分析处理。本示例从编写Spark程序代码读取和查询OBS数据、编译打包到提交Spark Jar作业等完整的操作步骤说明来帮助您在DLI上进行作业开发。
select stddev_samp(items) from warehouse; 返回结果如下： +------------+ | _c0 | +------------+ | 1.342355 | +------------+ 与group by配合使用，
待删除列，可以指定多个。 示例 ALTER TABLE table1 DROP COLUMN a.b.c ALTER TABLE table1 DROP COLUMNS a.b.c, x, y a.b.c 表示嵌套列全路径，嵌套列具体规则见ADD COLUMNS。 系统响应 通过运行DESCRIBE命令，可查看删除列。
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