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产品优势 纯SQL操作 DLI提供标准SQL接口，用户仅需使用SQL便可实现海量数据查询分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载，存算分离架构，存储资源和计算资源按需灵活配置，提高了资源利用率，降低了成本。 企业级多租户 支持计算
HAVING 功能描述 在HAVING子句中嵌套子查询，子查询结果将作为HAVING子句的一部分。 语法格式 1 2 3 SELECT [ALL | DISTINCT] attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY groupby_expression
检查文件路径、文件名。 检查文件的路径是否正确，包括目录名称和文件名。 文件被占用 文件被占用导致的文件报错找不到，一般是读写冲突产生的，建议查询SQL查询报错表的时候，是否有作业正在覆盖写对应数据。 父主题： SQL作业运维类
delta_table0; VACUUM delta_table0 RETAIN 168 HOURS;--单位只支持HOURS 优化Delta表 为了提高查询速度，Delta Lake支持优化数据在存储中的布局，这会将许多较小的文件压缩为较大的文件。 optimize delta_table0;
purge”被设置为“true”，直接删除原表数据，再写入新的数据。 如果对象表是分区表时，insert overwrite会删除对应分区的数据而非所有数据。 insert into后面的table关键字为可选，以兼容hive语法。 示例 创建fruit和fruit_copy表： create
定义了何时关闭给定的In-progress Part文件，并将其转换为Pending状态，然后再转换为Finished状态。 Finished状态的文件，可供查看并且可以保证数据的有效性，在出现故障时不会恢复。 在 STREAMING模式下，滚动策略结合Checkpoint间隔（到下一个Checkp
常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。quantile digest是一个分位数的集合，当需要查询的数据落在某个分位数附近时，就可以用这个分位数做为要查询数据的近似值。它的精度可以调节，但更高精度的结果会带来空间的昂贵开销。 STRUCT 底层用ROW实现，参照ROW。
通过文本编辑器打开数据文件，发现数据量缺失。 根据该验证方式，初步定位是因为文件数据量较大，文本编辑器无法全部读取。 通过执行查询语句，查询OBS数据进一步进行确认，查询结果确认数据量正确。 因此，该问题为验证方式不正确造成。 参考信息 插入数据的SQL语法，请参考《数据湖探索Spark
使用失败时的定制策略时所使用的自定义处理方式 connector.flush-on-checkpoint 否 checkpoint时是否会等待所有阻塞请求完成。 默认为true，表示会等待阻塞请求完成，如果配置为false，则表示不会等待阻塞请求完成。 connector.bulk-flush
使用下述命令在当前ecs集群中安装jdk1.8.0_232(其中<yourJdkPath>可以在jdk1.8.0_232文件夹下使用"pwd"查看)： export JAVA_HOME=<yourJdkPath> export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export
SV数据转换为Parquet数据。 方案优势 提升查询性能 如果您在HDFS上拥有基于文本的数据文件或者表，而且正在使用Spark SQL对数据执行查询操作，那么推荐将文本数据文件转换为Parquet数据文件，转换需要时间，但查询性能的提升在某些情况下可能达到约30倍或更高。 节省存储空间
将str按照charset格式进行编码。 find_in_set find_in_set(string <str1>, string <str2>) BIGINT 查找字符串str1在以逗号（,）分隔的字符串str2中的位置，从1开始计数。 get_json_object get_json_object(string
定义了何时关闭给定的In-progress Part文件，并将其转换为Pending状态，然后再转换为Finished状态。 Finished状态的文件，可供查看并且可以保证数据的有效性，在出现故障时不会恢复。 在 STREAMING模式下，滚动策略结合Checkpoint间隔（到下一个Checkp
个队列名称使用逗号“,”分隔。 plan_id 是 String 待修改的队列扩缩容计划的ID。多个ID使用逗号“,”分隔。具体获取请参考查看队列定时扩缩容计划（废弃） 请求消息 表2 请求参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 plan_name 是 String 队列扩缩容
插入数据 1 sparkSession.sql("insert into dli_to_rds values (1,'John',24)"); 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from dli_to_rd").show(); 插入数据后： 提交Spark作业
创建经典型跨源连接后，使用经典型跨源连接中返回的连接地址。 创建增强型跨源连接后，使用CSS提供的"内网访问地址"，格式为"IP1:PORT1,IP2:PORT2"。 resource 指定在CSS关联的资源名，用"/index/type"指定资源位置（可简单理解index为datab
jdbc连接地址，格式为：jdbc:postgresql://${ip}:${port}/${dbName} 。DWS数据库版本为8.1.0以后的版本时，格式为：jdbc:gaussdb://${ip}:${port}/${dbName}。 connector.table 是 操作的表名
语法生成的虚拟列。它由使用同一表中其他列的非查询表达式生成，并且不会在表中进行物理存储。例如，一个计算列可以使用 cost AS price * quantity 进行定义，这个表达式可以包含物理列、常量、函数或变量的任意组合，但这个表达式不能存在任何子查询。 在 Flink 中计算列一般用于为
语法生成的虚拟列。它由使用同一表中其他列的非查询表达式生成，并且不会在表中进行物理存储。例如，一个计算列可以使用 cost AS price * quantity 进行定义，这个表达式可以包含物理列、常量、函数或变量的任意组合，但这个表达式不能存在任何子查询。 在 Flink 中计算列一般用于为
2024年3月31日 2025年6月30日 EOM：End of Marketing，停止该功能销售。 EOL：End of life，停止所有销售、服务活动。 常见问题 DLI“包年/包月”和“按需计费”计费模式队列停止销售（EOM）后，正在使用该功能的作业有哪些影响？ EOM后停止队列资源的新购。
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