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这两种采样方法都不允许限制结果集返回的行数。 BERNOULLI 每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的比较）。结果中包含一行的概率与任何其他行无关。这不会减少从磁盘读取采样表所需的时间。
escapeChar]] 描述 该语法中DATABASES和SCHEMAS在概念上是等价的，是可互换的，该语法用于例举所有metastore中定义的schemas。可选子句LIKE可以使用规则运算来过滤结果，它支持的通配符为“*”（匹配任意字符）和“|”(匹配可选项)。 示例 列出当前catalog所有的schemas：
本章节指导用户通过API创建增强型跨源连接。 约束限制 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为6~10分钟。 创建增强型跨源连接之前需要获取需要建立连接的服务对应VPC的ID和其所在子网的网络ID。获取VPC的ID接口，具体请参考《虚拟私有云API参考》。获取子网网络ID接口，具体请参考《虚拟私有云API参考》。
置为“0”，以强制新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数据被“填充”到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。 为能够支持快速摄取的同时不影响查询性能，引入了Clustering服务来重写数据以优化Hudi数据湖文件的布局。 Clustering服务
es"修改为对应的数据库名字。 passwdauth DLI侧创建的Password类型的跨源认证名称。使用跨源认证则无需在作业中配置账号和密码。 dbtable 数据库postgres中的数据表。 partitionColumn 读取数据时，用于设置并发使用的数值型字段。 说明：
互式分析为一体的Serverless大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99
将二者生成的宽表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，在DLI上根据DWS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DWS和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通
Python SDK列表 类型 说明 队列相关 介绍查询所有队列的Python SDK使用说明。 资源相关 介绍上传资源包、查询所有资源包、查询制定资源包、删除资源包的Python SDK使用说明。 SQL作业相关 介绍数据库相关、表相关、作业相关的Python SDK使用说明。 Spark作业相关
选择输出列的序号。 ORDER BY子句在GROUP BY或HAVING子句之后，在OFFSET、LIMIT或FETCH FIRST子句之前进行计算。 按照SQL规范，ORDER BY子句只影响包含该子句的查询结果的行顺序。HetuEngine遵循该规范，并删除该子句的冗余用法，以避免对性能造成负面影响。
功能介绍 该API用于将数据库或数据表的数据权限赋给指定的其他用户。 被赋权用户所在用户组的所属区域需具有Tenant Guest权限。 关于Tenant Guest权限的介绍和开通方法，详细参见权限策略和《统一身份认证服务 用户指南》中的创建用户组。 当前接口已废弃，不推荐使用。
BY和LIMIT子句，如果关联了该视图的查询语句也包含了这些子句，那么查询语句中的ORDER BY和LIMIT子句将以视图的结果为基础进行运算。 描述 使用SELECT查询结果创建新视图。视图是一个逻辑表，可以被将来的查询所引用，视图中没有数据。该视图对应的查询在每次被其他查询引用该视图时都会被执行。
资源标签相关API 批量添加资源标签 批量删除资源标签 查询资源实例数量 查询资源实例列表 查询指定资源类型的标签信息 查询指定资源实例的标签信息
图1描述了按需计费的DLI资源各个阶段的状态。购买后，在计费周期内资源正常运行，此阶段为有效期；当您的账号因按需资源自动扣费导致欠费后，账号将变成欠费状态，资源将陆续进入宽限期和保留期。 图1 按需计费的DLI资源生命周期 欠费预警 系统会在每个计费周期后的一段时间对按需计费资源进行扣费。当您的账
GROUPING SETS 的每个子列表可以是空的，多列或表达式，它们的解释方式和直接使用 GROUP BY 子句是一样的。一个空的 Grouping Sets 表示所有行都聚合在一个分组下，即使没有数据，也会输出结果。 对于 Grouping Sets 中的空子列表，结果数据中的分组或表达式列会用NULL代替。例如，上例中的
where id = 1").show() 查询结果： DataFrame相关操作 createDataFrame() 方法创建的数据和read.format() 方法及read.jdbc() 方法查询的数据都为DataFrame对象，可以直接进行查询单条记录等操作（在“步骤4”中，提到
交作业，页面显示“批处理作业提交成功”说明Spark作业提交成功，可以在Spark作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。 创建Spark作业时选择的“所属队列”为创建跨源连接时所绑定的队列。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys
LIKE pattern [ESCAPE escapeChar] ] 描述 这个表达式用于列出指定schema下的所有表。如果没有指定schema，则默认使用当前所在的schema。 可选参数like被用于基于关键字来进行匹配。 示例 --创建测试表 Create table show_table1(a
BY的所有字段分组，所有字段都相同的记录将被放在同一组中，同样，GROUP BY中出现的字段必须在attr_expr_list的字段内，attr_expr_list也可以使用聚合函数。 注意事项 所要分组的表必须是已经存在的表，否则会出错。 示例 根据score及name两个字段对表student进行分组，并返回分组结果。
SQL编辑页面，自定义配置中修改该参数值，即可达到快速修改UDF参数值的目的。 操作步骤 自定义函数中提供了可选的open(FunctionContext context)方法，FunctionContext具备参数传递功能，自定义配置项通过此对象来传递。自定义函数的参数传递操作步骤如下： 在Flink OpenSource
SQL编辑页面，自定义配置中修改该参数值，即可达到快速修改UDF参数值的目的。 操作步骤 自定义函数中提供了可选的open(FunctionContext context)方法，FunctionContext具备参数传递功能，自定义配置项通过此对象来传递。自定义函数的参数传递操作步骤如下： 在Flink OpenSource
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