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printSink select * from hudiSource; 该作业提交后，作业状态变成“运行中”，后续您可通过如下操作查看输出结果。 方法一： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 在对应Flink作业所在行的“操作”列，选择“更多 > FlinkUI”。
SQL连接开启SASL_SSL认证的Kafka。 使用Flink Jar读写DIS开发指南 介绍Flink Jar作业读写DIS数据的操作方法。 Spark Jar作业开发 使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 介绍从编写Spark程序代码读取和查询OBS数据、编译打包到提交Spark
如果华为云账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用DLI服务的其它功能。 本章节介绍创建IAM用户并授权使用DLI的方法，操作流程如图1所示。 前提条件 给用户组授权之前，请您先了解用户组可以添加的DLI权限，并结合实际需求进行选择。DLI支持的系统权限，请参见：DLI系统权限。
数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取 connector.username 否 访问数据库所需要的账号 connector.password 否 访问数据库所需要的密码
percent_rank percent_rank() DOUBLE 为窗口的ORDER BY子句所指定列中值的返回秩，但以介于0和1之间的小数形式表示，计算方法为 (RANK - 1)/(- 1)。 rank rank() INT 计算一个值在一组值中的排位。如果出现并列的情况，RANK函数会在排名序列中留出空位。
huaweicompany.udf.UdfScalarFunction'; UDF UDF函数需继承ScalarFunction函数，并实现eval方法。open函数及close函数可选。 编写代码示例 import org.apache.flink.table.functions.FunctionContext;
{} @Override public void close() throws Exception {} } 依赖的pom配置文件内容参考如下： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <
例如：(start_date <> '202007'), partitions(start_date < '201912') 示例 为了便于理解删除分区语句的使用方法，本节示例为您提供源数据，基于源数据提供删除分区的操作示例。 使用DataSource语法创建一个OBS表分区表。 创建了一个名为stud
DLI Flink MRS Flink 特色能力 产品模式 全托管（无需人力运维集群） 半托管（需要人力运维集群） 弹性扩缩容 支持集群容器化部署。 用户可以根据业务负载进行弹性扩缩容，能够基于作业的负载动态调整作业使用资源大小。 支持基于作业优先级动态调整作业的使用资源。 仅支持YARN集群。
地理位置 一般情况下，建议就近选择靠近您或者您的目标用户的区域，这样可以减少网络时延，提高访问速度。不过，在基础设施、BGP网络品质、资源的操作与配置等方面，中国大陆各个区域间区别不大，如果您或者您的目标用户在中国大陆，可以不用考虑不同区域造成的网络时延问题。 香港、曼谷等其他地区和国家
huaweicompany.udf.UdfScalarFunction'; UDF UDF函数需继承ScalarFunction函数，并实现eval方法。open函数及close函数可选。 编写代码示例 import org.apache.flink.table.functions.FunctionContext;
apigateway WHERE service_id = 'ecs' Group BY http_method 或者 SELECT http_method FROM apigateway WHERE service_id = 'ecs' DISTRIBUTE BY http_method
partition_specs RENAME TO PARTITION partition_specs; 关键字 PARTITION：分区。 RENAME：重命名。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 table_name 表名称。 partition_specs 分区字段。 注意事项
正态分布相比较。 定义上峰度是样本的标准四阶中心矩（standardized 4th central moment)。 随机变量的峰度计算方法为随机变量的四阶中心矩与方差平方的比值。 具体计算公式为： select kurtosis(x) from (values (1),(2)
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
作为key的列类型保持不变，其余所有的列是STRING类型。 拆分成的行数以个数多的数组为准，不足的补NULL。 示例代码 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示例。创建表salary，并添加数据，命令示例如下： CREATE EXTERNAL TABLE
0/{project_id}/databases/{database_name} dli:database:dropDatabase √ × 修改数据库配置 POST /v1.0/{project_id}/jobs/submit-job dli:database:alterDatabaseProperties
少行数据。范围通过 BETWEEN 子句定义上下边界，其内的所有行都会聚合。Flink 只支持 CURRENT ROW 作为上边界。有两种方法可以定义范围：ROWS 间隔 和 RANGE 间隔： RANGE 间隔 RANGE 间隔是定义在排序列值上的，在 Flink 里，排序列总是一个时间属性。下面的
使用DLI分析账单消费数据 应用场景 本文主要介绍如何使用华为云DLI上的实际消费数据（文中涉及账户的信息已脱敏），在DLI的大数据分析平台上进行分析，找出费用优化的空间，并给出使用DLI过程中降低成本的一些优化措施。 流程介绍 使用DLI进行账单分析与优化的操作过程主要包括以下步骤：
语法格式 1 2 SHOW PARTITIONS [db_name.]table_name [PARTITION partition_specs]; 关键字 PARTITIONS：表中的分区。 PARTITION：分区。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name Da
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