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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
Driver中获取最新版本的JDBC安装包。 JDBC版本2.X版本功能重构后，仅支持从DLI作业桶读取查询结果，如需使用该特性需具备以下条件： 在DLI管理控制台“全局配置 > 工程配置”中完成作业桶的配置。 提交工单申请开启查询结果写入桶特性的白名单。 如果使用maven构建，加入huaweicloud
在Spark SQL作业中使用UDF 操作场景 DLI支持用户使用Hive UDF（User Defined Function，用户定义函数）进行数据查询等操作，UDF只对单行数据产生作用，适用于一进一出的场景。 约束限制 在DLI Console上执行UDF相关操作时，需要使用自建的SQL队列。
I客户端 Python SDK列表 表1 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
cn-north-1.myhuaweicloud.com/jarname.jar" group_name：资源包所属分组名称。 查询所有资源包 DLI提供查询资源列表接口，您可以使用该接口并选择相应的资源来执行作业。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9
" + table.getTableName()); } } 表删除后，将不可恢复，请谨慎操作。 查询所有表 DLI提供创建查询表的接口。您可以使用该接口查询数据库下的所有表。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 private static void listTables(Database
None 服务介绍 数据湖探索 DLI 介绍什么是数据湖探索 02:47 数据湖探索DLI产品介绍 功能介绍 数据湖探索 DLI 熟悉数据湖探索控制台 03:10 数据湖探索控制台介绍 操作指导 数据湖探索 DLI 介绍怎样创建提交SQL作业 07:36 数据湖探索SQL作业入门指导
grade.science[1]"),JSON_VAL(message,"$.grade.dddd") from kafkaSource; 查看sink中kafka的topic中的输出结果 {"message1":null,"message2":"swq","message3":"[80
窗口Top-N 功能描述 窗口 Top-N 是特殊的 Top-N，它返回每个分区键的每个窗口的N个最小或最大值。 与普通Top-N不同，窗口Top-N只在窗口最后返回汇总的Top-N数据，不会产生中间结果。窗口 Top-N 会在窗口结束后清除不需要的中间状态。 窗口 Top-N
涉及接口 创建弹性资源池：创建弹性资源池。 创建队列：在弹性资源池中添加队列。 上传分组资源：上传Flink自定义作业所需的资源包。 查询组内资源包：确认上传的资源包是否正确。 创建Flink自定义作业：创建Flink自定义作业。 批量运行作业：运行Flink自定义作业。 操作步骤
(sub-query) BOOLEAN 如果子查询至少返回一行则返回 TRUE。 仅支持可以在 join 和分组操作中可以被重写的操作。对于流式查询，该操作在 join 和分组操作中被重写。根据输入行的数量计算查询结果所需的状态可能会无限增长。 请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止状态过大。 value
grade.science[1]"),JSON_VAL(message,"$.grade.dddd") from kafkaSource; 查看sink中kafka的topic中的输出结果 {"message1":null,"message2":"swq","message3":"[80
grade.science[1]"), JSON_VAL(message,"$.grade.dddd") FROM kafkaSource; 查看输出结果 {"message1":null,"message2":"swq","message3":"[80,85]","message4":"[80
grade.science[1]"), JSON_VAL(message,"$.grade.dddd") FROM kafkaSource; 查看输出结果 {"message1":null,"message2":"swq","message3":"[80,85]","message4":"[80
窗口函数 窗口表值函数（Windowing TVFs） 窗口是处理无限流的核心。窗口把流分割为有限大小的 “桶”，这样就可以在其之上进行计算。 Apache Flink 提供了如下 窗口表值函数（table-valued function, 缩写TVF）把表的数据划分到窗口中： 滚动窗口
表相关API（废弃） 查询所有表（废弃） 父主题： 历史API
子句 FROM OVER WHERE HAVING 多层嵌套子查询 父主题： SELECT
Spark批处理相关API（废弃） 查询批处理作业日志（废弃） 父主题： 历史API
模板相关API（废弃） 查询所有SQL样例模板（废弃） 父主题： 历史API
LYSIS_ERROR: Reference 't.id' is ambiguous, could be: t.id, t.id.; 执行查询语句报错：The current account does not have permission to perform this operation
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