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oat、double和string。 作为RowKey的字段（如上述语法格式中的ATTR1），其值不能为null，长度要大于0，小于或等于32767。 Cols与RowKey中的字段加起来的数量必须与DLI表的字段保持一致，即表中所有的字段都到对应到Cols和RowKey中，但是顺序可以任意。
更新已有的SQL作业，更新后的作业名称为myjob，以共享模式运行在testQueue上。 { "name": "myjob", "desc": "这是我的第一个作业", "queue_name": "testQueue", "sql_body": "select * from source_table"
时分析、监控报告和转储等场景。 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从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网
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 V3：是根据定义API的YAML文件统一自动生成，其接口参数与服务的API一致。
percentile(colname,DOUBLE p) DOUBLE或ARRAY 计算精确百分位数，适用于小数据量。先对指定列升序排列，然后取精确的第p位百分数。p必须在0和1之间。 percentlie_approx percentile_approx (colname,DOUBLE p) DOUBLE或ARRAY
hoodie.datasource.write.partitionpath.field 配置为一个业务字段。 hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields 和hoodie.datasource.write.partitionpath.field分区字段保持一致。
建议 Archive作业每天至少执行一次，可以2~4小时执行一次。 Hudi的MOR表和COW表都需要保证每天至少1次Archive，MOR表的Archive可以参考2.2.1.6小节和Compaction放在一起异步去执行。COW的Archive可以在写数据时自动判断是否执行。
); 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 connector 是 固定为print。 print-identifier 否 配置一个标识符作为输出数据的前缀。 standard-error 否 该值只能为true或false，默认为false。 若为true，则表示输出
参考增强型跨源连接，在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列连通性
保留当前最新版本 clean作业每天至少执行一次，可以2~4小时执行一次。 Hudi的MOR表和COW表都需要保证每天至少1次Clean，MOR表的Clean可以参考2.2.1.6小节和Compaction放在一起异步去执行。COW的Clean可以在写数据时自动判断是否执行。 父主题：
word","password"); 代码示例 以下是一个UDF示例：通过pipeline.global-job-parameters传入连接数据库需要的url、user、password等参数，获取udf_info表数据后和流数据拼接成json输出。 表2 udf_info表 key
word","password"); 代码示例 以下是一个UDF示例：通过pipeline.global-job-parameters传入连接数据库需要的url、user、password等参数，获取udf_info表数据后和流数据拼接成json输出。 表2 udf_info表 key
根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka或ecs的地址--
终端节点 终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 数据湖探索的终端节点如下表所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 数据湖探索的终端节点 区域名称 区域 终端节点（Endpoint）
length”字段指定长度。random是无界的生成器。 sequence生成器，您可以通过“fields.#.start”和“fields.#.end”指定序列的起始和结束值。sequence是有界的生成器，当序列数字达到结束值，读取结束。 fields.#.min 否 '#'号指定的字段类型的最小值
6); Grouping sets, Rollup, Cube 功能描述 GROUPING SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUB
6); Grouping sets, Rollup, Cube 功能描述 GROUPING SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUB
6); Grouping sets, Rollup, Cube 功能描述 GROUPING SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUB
TIMESTAMPDIFF(timepointunit, timepoint1, timepoint2) INT 返回 timepoint1 和 timepoint2 之间时间间隔。间隔的单位由第一个参数给出，它应该是以下值之一： SECOND，MINUTE，HOUR，DAY，MONTH 或 YEAR。 CONVERT_TZ(string1
max-past”参数指定相对当前时间向过去偏移的最大值。 sequence表示有界的序列生成器。您可以通过“fields.#.start”和“fields.#.end”指定序列的起始和结束值，当序列数字达到结束值时，就不会再生成数据。 fields.#.min 否 '#'号指定的字段类型的最小值 '#'号指定的字段类型
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