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partition_specs 格式 partition_specs : (partition_col_name = partition_col_value, partition_col_name = partition_col_value, ...); 说明 表的分区列表，以k
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 状态 EOM时间 EOS时间 DLI Spark 2.4.5 2021年12月 EOS 2023年12月31日 2024年12月31日 更多版
LowerBound(L.time) and UpperBound(L.time) 带有时间属性(L.time/R.time)的比较表达式。 注意事项 时间窗口join需要至少一个 equi-join 谓词和一个限制了双方时间的 join 条件。 例如使用两个适当的范围谓词（<, <=, >=, >），一个
表1给出了DLI计算引擎版本生命周期，帮助您规划自己的版本更新节奏。 表1 DLI计算引擎版本生命周期 计算引擎类型 版本名称 状态 EOM时间 EOS时间 Flink DLI Flink 1.15 已发布 2025年6月30日 2026年6月30日 DLI Flink 1.12 EOS
hadoop.fs.dew.csms.cache.time.second 否 3600 Long Spark作业访问获取CSMS通用凭证后，缓存的时间。 单位为秒。默认值为3600秒。 spark.hadoop.fs.dew.projectId 否 有 String DEW所在的项目ID，
通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过DataFrame API 访问 1 2 3 4 5 6 7
LowerBound(L.time) and UpperBound(L.time) 带有时间属性(L.time/R.time)的比较表达式。 注意事项 时间窗口join需要至少一个 equi-join 谓词和一个限制了双方时间的 join 条件。 例如使用两个适当的范围谓词（<, <=, >=, >），一个
LowerBound(L.time) and UpperBound(L.time) 带有时间属性(L.time/R.time)的比较表达式。 注意事项 时间窗口join需要至少一个 equi-join 谓词和一个限制了双方时间的 join 条件。 例如使用两个适当的范围谓词（<, <=, >=, >），一个
= true ); 示例6：创建textfile格式的非分区表，并设置ROW FORMAT 示例说明：本例创建名为table4的textfile类型的非分区表，并设置ROW FORMAT相关格式（ROW FORMAT功能只支持textfile类型的表）。
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 状态 EOM时间 EOS时间 DLI Spark 3.1.1 2021年12月 EOS 2023年12月31日 2024年12月31日 更多版
) ) 多级窗口聚合 window_start 和 window_end 列是普通的时间戳字段，并不是时间属性。因此它们不能在后续的操作中当做时间属性进行基于时间的操作。 为了传递时间属性，需要在 GROUP BY 子句中添加 window_time 列。window_time
运行模式为dry_run、repair时有效，产生无效数据文件的开始时间，可选，默认不限制开始时间。 end_time 运行模式为dry_run、repair时有效，产生无效数据文件的结束时间，可选，默认不限制结束时间。 示例 call clean_file(table => 'h1'
通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过SQL API访问 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
第一行凭据值的键为MySQLUsername，值为RDS实例的用户名。 第二行凭据值的键为MySQLPassword，值为RDS实例的密码。 图1 设置凭据值 按需完成其他参数的配置后，单击“确定”保存凭据。 了解更多请参考创建通用凭据。 在DLI作业中使用DEW中创建的凭据 以Flink作业为例介绍使用DEW凭据的方法。
分钟生成一个新的窗口。 图1 滚动窗口示例图 语法描述 TUMBLE 函数通过时间属性字段为每行数据分配一个窗口。 在流计算模式，时间属性字段必须被指定为事件或处理时间属性。 在批计算模式，窗口表函数的时间属性字段必须是 TIMESTAMP 或 TIMESTAMP_LTZ 的类型。
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与kafka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。 Flink跨源开发场景中直接
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与Kafka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。 Flink跨源开发场景中直接
读取数据时，每一批次获取数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 batchsize 写入数据时，每一批次写入数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 truncate 执行
数据所在的DIS区域。 connector.ak 否 访问密钥ID(Access Key ID)，需与sk同时设置 connector.sk 否 Secret Access Key，需与ak同时设置 connector.channel 是 数据所在的DIS通道名称。 format.type 是
入延迟，因而进行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义。 如何执行Compaction 仅执行Schedule Spark SQL（设置如下参数，写数据时触发） hoodie.compact.inline=true hoodie.schedule.compact.only.inline=true
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