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表的最新快照的大小（以字节为单位） properties 为此表设置的所有属性 minReaderVersion 可以读取该表的最低Reader版本 minWriterVersion 可以写入该表的最低Writer版本 父主题： Delta DDL语法说明
SELECT 3 < 2 OR 3 > 6; -- false IS NULL和IS NOT NULL 用于判断值是否为空，所有数据类型都可以用于此判断。 SELECT 3.0 IS NULL; -- false IS DISTINCT FROM和IS NOT DISTINCT FROM
）包围起来。 该命令仅支持操作OBS表，不支持对DLI表进行操作。 partition_filtercondition 分区筛选条件。具体可以为以下格式： <分区列名> <运算符> <分区列比较值> 例如：start_date < '201911' 示例1：<partition_filtercondition1>
1000 Interger 每个批量请求的最大缓冲操作数。可以设置'0'为禁用它。 sink.bulk-flush.max-size 否 2mb MemorySize 每个批量请求的缓冲操作在内存中的最大值。单位必须为 MB。 可以设置为'0'来禁用它。 sink.bulk-flush
“default”为内置数据库，不能创建名为“default”的数据库。 示例 完整的SQL作业提交流程您可以参考《快速入门》中的《提交SQL作业》等章节描述。 队列是使用DLI服务的基础，执行SQL前需要先创建队列。具体可以参考《用户指南》中的“创建队列”章节。 在DLI管理控制台，单击左侧导航栏中的“
hive。您需要先切换到Hive 方言，然后才能使用Hive语法编写。下面介绍如何使用SQL设置方言。 您可以为执行的每个语句动态切换方言。无需重新启动会话即可使用其他方言。 语法格式 SQL 方言可以通过 table.sql-dialect 属性指定 1 set table.sql-dialect=hive;
段开放）。 客户安全组入方向和出方向配置的都是DLI队列的子网。建议客户将入方向源地址配成0.0.0.0/0，端口8000，表示任意地址都可以访问DWS8000端口。 将入方向源地址配成0.0.0.0/0，端口8000，仍然无法连接，继续排查子网配置。客户的DWS子网关联了网络A
》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与DWS集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。
接，这可以提高通信的安全性。 true spark.authenticate 该参数用于配置是否对Spark应用程序的组件进行身份验证。启用身份验证可以防止未授权的访问。这个参数可以设置为true来启用身份验证。 true Flink作业传输通信加密 在Flink作业可以通过配置表2中的参数来开启SSL传输。
(无界或有界) 到 CURRENT ROW 范围内的窗口、FOLLOWING 所描述的区间并未支持。 ORDER BY 必须指定于单个的时间属性。 可以在一个 SELECT 子句中定义多个 OVER 窗口聚合。然而，对于流式查询，由于目前的限制，所有聚合的 OVER 窗口必须是相同的。 OVER
x及以上版本支持SQL防御功能。 同一个队列，同一个动作的防御规则仅支持创建一条。 每条规则最多可以关联50个SQL队列。 每个项目最多可以创建1000条规则。 创建SQL防御规则 您可以在DLI SQL防御界面对指定SQL队列添加SQL防御规则，系统会对触发规则的SQL请求进行提示、拦截或熔断操作。
在“资源管理 > 队列管理”页面，单击左上角“创建消息通知主题”。 图1 创建消息通知主题 选择队列，单击“确定”。 选择队列时，可以选择单个队列，也可以选择所有队列。 如果单个队列和所有队列的终端不一致，当选择了单个队列，同时选择了所有队列进行订阅时，在所有队列的消息通知中将不包含该队列的消息。
如果使用静态索引，则索引选项值应为纯字符串，例如myusers，所有记录都将被写入myusers索引。 如果使用动态索引，可以使用{field_name}引用记录中的字段值以动态生成目标索引。您还可以使用 {field_name|date_format_string}将TIMESTAMP、DATE和T
考：Apache Flink Hive 方言 使用HiveCatalog，Apache Flink可以用于统一处理Apache Hive表的BATCH和STREAM。Flink可以作为Hive批处理引擎的更高效的替代方案，或者用于连续读写Hive表，以支持实时数据仓库应用程序。Apache
该行数据会被添加到当前的窗口），且若在 30 分钟内没有观测到新纪录，这个窗口将会被关闭。会话时间窗口可以使用事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）。 窗口辅助函数 可以使用以下辅助函数选择组窗口的开始和结束时间戳以及时间属性。 辅助函数必须使用与GROUP BY 子句中的分组窗口函数完全相同的参数来调用
参数类型 说明 str 是 STRING 待拆分的字符串。 separator 是 STRING STRING类型常量。拆分用的分隔符，可以是一个字符，也可以是一个字符串。 start 是 STRING BIGINT类型常量，必须大于0。表示返回段的开始编号（从1开始）。 end 否 BIGINT
x之前的映射类型，可以通过设置配置项spark.sql.legacy.interval.enabled为true来实现。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响，映射后的数据类型发生变化。 不再支持混合使用年月字段和日时间字段 说明： Spark2.4.x：单位列表间隔文字可以混合使用年月字段（YEAR
INSERT OVERWRITE命令用于覆盖源表中已有的数据。 INSERT INTO命令可以并行执行，INSERT OVERWRITE命令只有在分区表下不同的插入到不同静态分区才可以并行。 INSERT INTO命令和INSERT OVERWRITE命令同时执行，其结果是未知的。
Flink依赖项（以flink-开头）和第三方库（如Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc）的作用域设置为provided，可以确保这些依赖项不会被包含在Jar作业中，从而实现最小化提交，避免依赖包与flink内核中依赖包冲突： 仅Flink 1.15版本支持Flink
指定排序列，不同列的排序方向可以不一样。 WHERE rownum <= N: Flink 需要 rownum <= N 才能识别一个查询是否为 Top-N 查询。 其中， N 代表最大或最小的 N 条记录会被保留。 [AND conditions]: 在 where 语句中，可以随意添加其他的查询条件，但其他条件只允许通过
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