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单引号（''）包围起来。 partition_specs 分区信息，key=value形式，key为分区字段，value为分区值。若分区字段为多个字段，可以不包含所有的字段，会删除匹配上的所有分区。“partition_specs”中的参数默认带有“( )”，例如：PARTITION
意一个队列的最大CU必须小于等于弹性资源池的最大CU。 弹性资源池创建后，调整最小CU时，最小CU需小于等于弹性资源池当前的CU值，否则会修改失败。 CU设置操作 在左侧导航栏单击“资源管理 > 弹性资源池”，可进入弹性资源池管理页面。 选择要操作的弹性资源池，在“操作”列，单击“更多
/ 4 AS quarter FROM orders; --更改已存在表的定义。 --数据准备 create table users (id int,name varchar); --将表名从users 修改为 people： ALTER TABLE users RENAME
sql作业，输入以下作业脚本，并提交运行。该作业模拟从kafka读取数据，并关联hive维表对数据进行打宽，并输出到print。 如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE CATALOG myhive WITH ( 'type' = 'hive' , 'default-database'
shared_cluster：共享 exclusive_cluster：独享 edge_node：边缘节点 job_config 否 Object 作业配置。 “show_detail”为“false”时独有。具体参数说明请参见表6。 main_class 否 String jar包主类。“s
shared_cluster：共享 exclusive_cluster：独享 edge_node：边缘节点 job_config 否 Object 作业配置, 具体参数说明请参见表4。 main_class 否 String jar包主类。例如，org.apache.spark.examples
障数据的持久性和可靠性。 流量限制：DLI通过设置流量控制机制，防止服务过载并保持服务的稳定性。 跨AZ容灾：DLI云服务采用跨可用区容灾部署，减少单点故障的风险，提高系统的可用性和弹性。 备份恢复：DLI自动化的备份策略和恢复计划，确保在发生故障时可以迅速恢复服务和数据。 父主题：
使用JDBC提交SQL作业 本文介绍通过JDBC连接DLI并提交SQL作业。 下载并安装JDBC驱动包 使用JDBC连接DLI并提交SQL作业 DLI JDBC Driver支持的API列表 父主题： 使用客户端工具连接DLI
integer2 ]) STRING 返回string中从integer1位置开始的长度为integer2的子字符串。若integer2未配置，则默认返回从integer1开始到末尾的子字符串 REPLACE(string1, string2, string3) STRING 用
integer2 ]) STRING 返回string中从integer1位置开始的长度为integer2的子字符串。若integer2未配置，则默认返回从integer1开始到末尾的子字符串 REPLACE(string1, string2, string3) STRING 用
库表管理中表的列表页面，表类型为View的即代表视图表。 View只能通过SQL语句进行创建，不能通过“创建表”页面进行创建。视图中包含的表或视图信息不可被更改，如有更改可能会造成查询失败。 跨源表 跨源表是指能够跨越多个数据源进行查询和分析的数据表。这种表可以整合来自不同数据源的数据，提供统一的数据视图。
'user-defined', 'connector.class-name' = 'com.swqtest.flink.sink.PrintSink'--注意修改为自定义的类，具体请参考userDefined结果表语法说明。 ); INSERT INTO PrintSink SELECT FLOOR(TIME
数据的具体格式通过调用ImportJob对象的setCsvFormatInfo接口进行设置。 在提交导入作业前，可选择设置导入数据的分区并配置是否是overwrite写入，分区信息可以调用ImportJob对象的setPartitionSpec接口设置，如：importJob.setPartitionSpec(new
https://{Endpoint}/v3/projects”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。 响应示例如下，例如DLI服务部署的区域为“cn-north-4”，相应消息体中查找“name”为“cn-north-4”，其中projects下的“id”即为项目ID。 {
thon程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DL
ughput@Size、QphH@Size 和$/QphH@Size。 Power@Size 是Power 测试的结果，被定义为查询时间和更改时间的几何平均值的倒数，公式如下： 其中：Size 为数据规模；SF 为数据规模的比例因子；QI （i，0）为第 i个查询的时间，以秒为单位；R（I
将数据上传到对象存储服务OBS，为后面使用DLI完成数据分析做准备。 下载OBS Browser+。下载地址请参考《对象存储服务工具指南》。 安装OBS Browser+。安装步骤请参考《对象存储服务工具指南》。 登录OBS Browser+。OBS Browser+支持AK方式登录，以及授权码登录
完成最新checkpoint所用的时间 flink_jobmanager_job_lastCheckpointSize 最新checkpoint的大小，如果启用了增量检查点或更改日志，则此度量可能与lastCheckpointFullSize不同。 flink_jobmanager_job_numberOfInProgressCheckpoints
时间戳。此函数不是确定性的，这意味着将为每个记录重新计算该值。 UNIX_TIMESTAMP(string1[, string2]) BIGINT 使用表配置中指定的时区将格式为 string2 的日期时间字符串 string1（如果未指定默认情况下：yyyy-MM-dd HH:mm:ss） 转换为
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