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则将会为每个分区创建一个目录。 WITH OPTIONS 表属性用于创建 table source/sink ，一般用于寻找和创建底层的连接器。 表达式 key1=val1 的键和值必须为字符串文本常量。 注意： 使用 CREATE TABLE 语句注册的表均可用作 table source
11版本停止服务后，可以使用哪个版本替换？ 推荐使用DLI Flink 1.15版本。 Flink 1.15版本有哪些优势？ Flink 1.15版本在语法设计上实现了更高的兼容性，与主流开源技术标准保持一致。 Flink 1.15版本新增读写Hive、Hudi等Connector。 更多Flink 1
INTEGER, INTERSECT, INTERSECTION, INTERVAL, INTO, INVOKER, IS, ISOLATION, JAVA, JOIN, K, KEY, KEY_MEMBER, KEY_TYPE, LABEL, LANGUAGE, LARGE, LAST, LAST_VALUE
则将会为每个分区创建一个目录。 WITH OPTIONS 表属性用于创建 table source/sink ，一般用于寻找和创建底层的连接器。 表达式 key1=val1 的键和值必须为字符串文本常量。 注意： 表名可以为以下三种格式 1. catalog_name.db_name
默认是Spark作业所在的项目ID。 获取项目ID spark.dli.job.agency.name 是 - String 自定义委托名称。 样例代码 本章节JAVA样例代码演示将DataGen数据处理后写入到OBS，具体参数配置请根据实际环境修改。 创建DLI访问DEW的委托并完成委托授权。 详细步骤请参考自定义DLI委托权限。
fruit; -- 3.162277660168379 listagg(x, separator) → varchar 描述：返回由输入值连接的字符串，输入值之间由指定分隔符隔开 语法： LISTAGG( expression [, separator] [ON OVERFLOW
用户已上传到DLI资源管理系统的类型为jar或pyFile的程序包名。也支持指定OBS路径，例如：obs://桶名/包名。 className String 模板的Java/Spark主类。 cluster_name String 用于指定队列，填写已创建DLI队列的队列名称。 说明： 推荐使用“queue
date_parse('2020/07/20', '%Y/%m/%d');-- 2020-07-20 00:00:00.000 Java 日期函数 在这一章节中使用的格式化字符串都是与Java的SimpleDateFormat样式兼容的。 format_datetime(timestamp, format)
Formats在每次创建Checkpoint时进行滚动，并且用户也可以添加基于大小或者时间等的其他条件。更多信息参考文件系统 SQL 连接器 在STREAMING模式下使用FileSink需要开启Checkpoint功能。Part文件只在Checkpoint成功时生成。如果没有
datasourceauth DLI跨源认证信息 datasourceauth.name edsconnections DLI增强跨源 edsconnections.连接ID 特定资源： 图2 特定资源 所有资源： 指该服务下的所有资源 图3 所有资源 将上述的所有字段拼接为一个json就是一个完整的策略了
相关信息。 跨源场景 DLI Datasource Connections Agency Access 访问和使用VPC、子网、路由、对等连接的权限 运维场景 DLI Notification Agency Access 作业执行失败需要通过SMN发送通知消息的权限 dli_ma
优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持，Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。 缺点：Bucket个数不能动态调整，数据量波动和整表数据量持续上涨会导致单个Bucket数据量过大出现大数据文件。需要结合分区表来进行平衡改善。
GROUPING SETS ((user), (product)); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
GROUPING SETS ((user), (product)); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
GROUPING SETS ((user), (product)); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
TPC-H 基准测试是由 TPC-D（由 TPC 组织于 1994 年制定的标准，用于决策支持系统方面的测试基准）发展而来的。TPC-H用3NF实现了一个数据仓库，共包含8个基本关系，其数据量可以设定从1G~3T不等。TPC-H 基准测试包括 22 个查询(Q1~Q22)，其主要评价指
过调大内存占比解决。 建议 通过增加并发数提升Compaction性能。 CPU和内存比例配置合理会保证Compaction作业是稳定的，实现单个Compaction task的稳定运行。但是Compaction整体的运行时长取决于本次Compaction处理文件数以及分配的cp
用户已上传到DLI资源管理系统的类型为jar或pyFile的程序包名。也支持指定OBS路径，例如：obs://桶名/包名。 className 是 String 批处理作业的Java/Spark主类。 queue 否 String 用于指定队列，填写已创建DLI的队列名。必须为通用类型的队列。 说明： 兼容“clus
授权项：自定义策略中支持的Action，在自定义策略中的Action中写入授权项，可以实现授权项对应的权限功能。 依赖的授权项：部分Action存在对其他Action的依赖，需要将依赖的Action同时写入授权项，才能实现对应的权限功能。 IAM项目(Project)/企业项目(Enterprise
li.sql.dynamicPartitionOverwrite.enabled=true，再通过“insert overwrite”语句实现，“dli.sql.dynamicPartitionOverwrite.enabled”默认值为“false”，表示覆盖整表数据。例如： 1
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