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SQL作业如何指定表的部分字段进行表数据的插入 如果需要将数据插入到表中，但只想指定部分字段，可以使用INSERT INTO语句结合SELECT子句来实现。 但是DLI目前不支持直接在INSERT INTO语句中指定部分列字段进行数据插入，您需要确保在SELECT子句中选择的字段数量和类型与
\ n被识别为行终止符。 此外，不支持（？d）标志，因此不能使用。 大小写区分模式（通过（？i）标志启用）时，总是以unicode的模式去实现。同时，不支持上下文敏感匹配和局部敏感匹配。此外，不支持（？u）标志。 不支持Surrogate Pair编码方式。例如，\ uD800 \
怎样将一个区域中的DLI表数据同步到另一个区域中？ 可以使用OBS跨区域复制功能实现，步骤如下： 将区域一中的DLI表数据导出到自定义的OBS桶中。 具体请参考《数据湖探索用户指南》。 通过OBS跨区域复制功能将数据复制至区域二的OBS桶中。 具体请参考跨区域复制。 根据需要导入或使用对应的数据。
table_reference.col_name = table_reference.col_name; 关键字 WHERE：隐式连接利用WHERE条件实现类似JOIN...ON...的连接，返回匹配的记录。语法格式中仅给出等式条件下的WHERE条件过滤，同时也支持不等式WHERE条件过滤。 注意事项
编写UDAF函数代码。UDAF函数实现，主要注意以下几点： 自定义UDAF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF和org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator类。函数类需要继承UDAF类，计算类Evaluator实现UDAFEvaluator接口。
x的格式，可以通过设置spark.sql.legacy.nullValueWrittenAsQuotedEmptyStringCsv为 true来实现。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响，导出orc文件中null值存储形式不同。 示例代码： 准备数据： create table test_null(id
度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。
度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。
跨源分析 当DLI有访问外部数据源的业务需求时，首先需要通过建立增强型跨源连接，打通DLI与数据源之间的网络，再开发不同的作业访问数据源以实现DLI跨源分析。 本节操作介绍DLI支持的数据源对应的开发方式。 使用须知 Flink作业访问DIS，OBS和SMN数据源，无需创建跨源连接，可以直接访问。
Class文件 编写UDF函数代码。UDF函数实现，主要注意以下几点： 自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF。 需要实现evaluate函数，evaluate函数支持重载。 详细UDF函数实现，可以参考如下样例代码： package com
资产识别与管理 DLI 可以通过标签实现资源的标识与管理。 使用场景 通常您的业务系统可能使用了华为云的多种云服务，您可以为这些云服务下不同的资源实例分别设置标签，各服务的计费详单会体现这些资源实例设置的标签。如果您的业务系统是由多个不同的应用构成，为同一种应用拥有的资源实例设置
目录结构 名称 说明 dli python环境的DLI SDK基础模块。 examples python样例代码。 pyDLI pyHive的实现接口。 setup.py Python SDK安装脚本。 安装DLI Python SDK 下载并解压SDK安装包。 将"dli-sdk-python-<version>
拥有以下权限：勾选2中创建的权限策略。 或者勾选系统角色“DLI Service Administrator”（权限较大，拥有DLI所有权限）也可以实现Flink作业的查看。 父主题： Flink作业咨询类
增强型跨源支持项目级授权，授权后，项目内的用户具备该增强型跨源连接的操作权。可查看该增强型跨源连接、可将创建的弹性资源池与该增强型跨源连接绑定、可自定义路由等操作。以此实现增强型跨源连接的跨项目应用。本节操作介绍对增强型跨源连接授权或回收权限的操作步骤。 如果被授权的项目属于相同区域（region）的不同用户
当社区版Flink提供的Connector不能满足特定需求时，用户可以通过Jar作业来实现自定义的Connector或数据处理逻辑。 适合需要实现UDF（用户定义函数）或特定库集成的场景，用户可以利用Flink的生态系统来实现高级的流处理逻辑和状态管理。 创建Flink Jar作业请参考创建Flink
用于保存用户作业的SQL执行计划。 SQL执行计划保存在DLI作业桶中付费存储，系统不会主动删除，建议您配置桶生命周期，通过配置指定规则来实现定时删除或迁移桶中不再使用的SQL执行计划。了解配置DLI作业桶。 查看SQL执行计划 登录DLI管理控制台。 选择“作业管理 > SQL作业”。
hoodie.datasource.write.payload.class 在更新过程中，该类用于提供方法将要更新的记录和更新的记录做合并，该实现可插拔，如要实现自己的合并逻辑，可自行编写。 org.apache.hudi.common.model.DefaultHoodieRecordPayload
ation。 HetuEngine简介 HetuEngine是华为推出的高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎，能够与大数据生态无缝融合，实现海量数据的秒级交互式查询。 DLI+HetuEngine能够快速处理大规模数据集的查询请求，迅速和高效从大数据中提取信息，极大地简化了数据
link作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。创建自定义镜像请参考使用自定义镜像增强作业运行环境。 DLI元数据是SQL作业、Spark作业场景开发的基础。在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。
huaweicompany.udf.UdfScalarFunction'; UDF UDF函数需继承ScalarFunction函数，并实现eval方法。open函数及close函数可选。 编写代码示例 import org.apache.flink.table.functions
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