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DLI对接LakeFormation 操作场景 LakeFormation是企业级一站式湖仓构建服务，提供元数据统一管理能力，支持无缝对接多种计算引擎及大数据云服务，便捷高效地构建数据湖和运营相关业务，加速释放业务数据价值。 在DLI的Spark作业和SQL作业场景，支持对接La
DLI请求条件 您可以在创建自定义策略时，通过添加“请求条件”（Condition元素）来控制策略何时生效。请求条件包括条件键和运算符，条件键表示策略语句的 Condition 元素，分为全局级条件键和服务级条件键。全局级条件键（前缀为g:）适用于所有操作，服务级条件键（前缀为服
聚合函数 聚合函数概览 avg corr count covar_pop covar_samp max min percentile percentile_approx stddev_pop stddev_samp sum variance/var_pop var_samp 父主题：
使用Hive语法创建OBS表 功能描述 使用Hive语法创建OBS表。DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统，提供毫
DLI Flink作业提交运行后（已选择保存作业日志到OBS桶），提交运行失败的情形（例如：jar包冲突），有时日志不会写到OBS桶中 DLI Flink作业提交或运行失败时，对应生成的作业日志保存方式，包含以下三种情况： 提交失败，只会在submit-client下生成提交日志。
Hudi CALL COMMAND语法说明 CLEAN_FILE SHOW_TIME_LINE SHOW_HOODIE_PROPERTIES ROLL_BACK CLUSTERING CLEANING COMPACTION SHOW_COMMIT_FILES SHOW_FS_PATH_DETAIL
EXPLAIN 语法 EXPLAIN [ ( option [, ...] ) ] statement 其中选项可以是以下选项之一： FORMAT { TEXT | GRAPHVIZ | JSON } TYPE { LOGICAL | DISTRIBUTED | VALIDATE
聚合函数概览 DLI所支持的聚合函数如聚合函数表所示。 表1 聚合函数表 函数 命令格式 返回值 功能简介 avg avg(col), avg(DISTINCT col) DOUBLE 求平均值。 corr corr(col1, col2) DOUBLE 返回两列数值的相关系数。
userDefined源表 功能描述 您可通过编写代码实现从云生态或者开源生态获取数据，再把获取到的数据作为Flink作业的输入数据。 前提条件 自定义source类需要继承类RichParallelSourceFunction，并指定数据类型为Row。 例如自定义类MySource：public
禁止或恢复表的生命周期 功能介绍 禁止或恢复指定表或分区的生命周期。 使用禁止或恢复表的生命周期有以下两种场景： 表或分区表开启了生命周期的功能，该功能可以禁止或恢复表的生命周期，即修改“dli.table.lifecycle.status”的参数值。 表或分区表未开启生命周期的
Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异对比 DLI整理了Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异，便于您了解Spark版本升级后SQL队列上运行的作业在适配新版本引擎时的影响。 histogram_numeric函数的返回值的类型不同
数学函数 数学函数概览 abs acos asin atan bin bround cbrt ceil conv cos cot1 degrees e exp factorial floor greatest hex least ln log log10 log2 median negative
Over聚合 OVER 聚合通过排序后的范围数据为每行输入计算出聚合值。和 GROUP BY 聚合不同， OVER 聚合不会把结果通过分组减少到一行，它会为每行输入增加一个聚合值。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：Over聚合。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 SELECT
Flink Opensource SQL如何解析复杂嵌套 JSON？ kafka message { "id": 1234567890, "name": "swq", "date": "1997-04-25", "obj": { "time1": "12:12:12"
DDL 语法 CREATE SCHEMA CREATE TABLE CREATE TABLE AS CREATE TABLE LIKE CREATE VIEW ALTER TABLE ALTER VIEW ALTER SCHEMA DROP SCHEMA DROP TABLE DROP
Flink SQL作业Kafka分区数增加或减少，怎样不停止Flink作业实现动态感知？ 问题描述 用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。初期Flink作业规划的Kafka的分区数partition设置过小或过大，后期需要更改Kafka区分数。
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持
CREATE TABLE语句 语法定义 CREATE TABLE table_name ( { <column_definition> | <computed_column_definition> }[ , ...n] [ <watermark_definition>
创建Kerberos跨源认证 操作场景 通过在DLI控制台创建的Kerberos类型的跨源认证，将数据源的认证信息存储到DLI，无需在SQL作业中配置账号密码，安全访问数据源。 MRS Kafka开启Kerberos认证，未开启SSL认证时，创建Kerberos类型的认证。建表时
CREATE TABLE语句 语法定义 CREATE TABLE table_name ( { <column_definition> | <computed_column_definition> }[ , ...n] [ <watermark_definition>
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