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<descriptorRefs> <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef> </descriptorRefs>
Hive方言时，Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性，改善与Hive的互操作性，并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考：Apache Flink Hive 方言 使用HiveCatalog，Apache Flink可以用于统一处理Apache
'hive_sync.partition_extractor_class' = 'org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor' //同步hive表的extractor类 ); Spark stream
HOUR）将转换为CalendarIntervalType类型。 Spark3.3.x：在Spark3.3.x版本中，单位到单位的间隔（如 INTERVAL '1-1' YEAR TO MONTH）和单位列表间隔（如 INTERVAL '3' DAYS '1' HOUR）将转换为 ANSI
Spark 3.1.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.1.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.1.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.1.1版本发布时间 版本名称 发布时间
该路径下的文件夹须不存在，如请求样例中的“path”文件夹。 compress 否 String 导出数据的压缩格式，目前支持gzip，bzip2和deflate压缩方式； 默认值为none，表示不压缩。 data_type 是 String 导出数据的存储格式，目前API支持csv和json格式。
| Return Type | Argument Types | Function Type | Deterministic | Description ----------|-------------|----------------|---------------|-----
Flink 1.12版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.12版本所做的变更说明。 更多Flink 1.12版本说明请参考Release Notes - Flink 1.12。 Flink 1.12版本发布时间 版本名称 发布时间
datasource.hive_sync.partition_extractor_class 配置为org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor。 例：创建分区为p1/p2/p3的多级分区COW表 df.write.format("org.apache
instr1函数用于计算子串str2在字符串str1中的位置。 initcap initcap(string A) STRING 将文本字符串转换成首字母大写其余字母小写的形式。 keyvalue keyvalue(string <str>,[string <split1>,string
OBS桶需要由用户主账户统一设置及修改，子用户无权限。 不配置DLI作业桶无法查看作业日志。 您可以通过配置桶的生命周期规则，定时删除桶中的对象或者定时转换对象的存储类别。 DLI的作业桶设置后请谨慎修改，否则可能会造成历史数据无法查找。 操作步骤 在DLI控制台左侧导航栏中单击“全局配置 >
说明 str1、str2 是 STRING 字符串。 如果输入参数为BIGINT、DOUBLE、DECIMAL或DATETIME类型，则会自动转换为STRING类型后参与运算，其他类型会返回报错。 返回值说明 返回ARRAY数组或STRING的值。 返回ARRAY类型。如果任一输入A
type 是 connector类型，需配置为'gaussdb' connector.url 是 jdbc连接地址，格式为：jdbc:postgresql://${ip}:${port}/${dbName} 。 connector.table 是 操作的表名。如果该DWS表在某s
Body： { "elastic_resource_pool_name" : "elastic_pool_dli", "description" : "test", "cidr_in_vpc" : "172.16.0.0/14", "charging_mode" :
Spark 2.4.5版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 2.4.5版本所做的变更说明。 更多Spark 2.4.5版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 2.4.5版本发布时间 版本名称 发布时间
运行Spark作业报java.lang.AbstractMethodError Spark 2.3对内部接口Logging做了行为变更，如果用户代码里直接继承了该Logging，且编译时使用的是低版本的Spark，那么应用程序在Spark 2.3的环境中运行将会报java.lang
Spark 3.3.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.3.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.3.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.3.1版本发布时间 版本名称 发布时间
name 是 String 模板名称。 body 是 String 模板内容。 group 否 String 模板所在的分组名。 description 否 String 模板的描述信息。 响应参数 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 执行请
ma字段数量不匹配时，系统将报错。 类型不一致时不一定报错，例如插入int类型数据，但CSS中Schema保存的是文本类型，int类型会被转换成文本类型。 不建议对同一张表并发插入数据，因为有一定概率发生并发冲突，导致插入失败。 示例 查询表“user”中的数据插入表“test”中。
确地表示，则发生异常情况：Value is out of range。 当对具有不同范围和精度的decimal类型进行运算时，值首先被强制转换为公共超类型。对于接近于最大可表示精度 (38) 的类型，当一个操作数不符合公共超类型时，这可能会导致“值超出范围”错误。例如：decimal(38
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