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生命周期主要提供定期回收表或分区的功能，每天根据服务的繁忙程度，不定时回收。不能确保表或分区的生命周期到期后，立刻被回收。 删除表后，表的所有属性信息全部会删除，包括生命周期。新建同名表后，表的生命周期以新设置的属性为准。 约束限制 表生命周期处于公测阶段，如果有需要请联系客服申请开通白名单。
Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 注意事项 通过OBS转储支持两种中间文件方式： ORC： ORC格式不支持Array数据类型，如果使用
Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 注意事项 通过OBS转储支持两种中间文件方式： ORC： ORC格式不支持Array数据类型，如果使用
into opentsdb_test values('aaa', 'abc', '2021-06-30 18:00:00', 30.0)") 查询数据 result = sparkSession.sql("SELECT * FROM opentsdb_test") 通过DataFrame
插入数据 1 sparkSession.sql("insert into test_dds values('3', 'Ann',23)") 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from test_dds").show() 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至DLI中。
sql("INSERT INTO TABLE person VALUES ('John', 30),('Peter', 45)".stripMargin) 查询数据 1 sparkSession.sql("SELECT * FROM person".stripMargin).collect().foreach(println)
创建CSS跨源表的参数详情可参考表1。 插入数据 1 sparkSession.sql("insert into css_table values(3,'tom')") 查询数据 1 2 jdbcDF = sparkSession.sql("select * from css_table") jdbcDF.show()
插入数据 1 sparkSession.sql("insert into dli_to_dws values(2,'John',24)") 查询数据 1 jdbcDF = sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show() 操作结果
条记录进行取值。 但在批处理模式下，它在查询开始时计算一次，并对每一行使用相同的结果。 LOCALTIME TIME 返回本地时区的当前 SQL 时间，返回类型为 TIME(0)。在流模式下为每条记录进行取值。 但在批处理模式下，它在查询开始时计算一次，并对每一行使用相同的结果。
在对应“SQL队列”类型作业的“操作”列，单击“更多”》“重启”。 在“重启队列”界面，选择“确定”完成队列重启 使用UDAF函数。 在查询语句中使用6中创建的UDAF函数: select AvgFilterUDAFDemo(real_stock_rate) AS show_rate
地理空间几何元素（统称geometry） 说明 举例 ST_POINT(latitude, longitude) 地理点，包含经度和维度两个信息。 ST_POINT(1.12012, 1.23401) ST_LINE(array[point1...pointN]) 地理线，由多个地
地理空间几何元素（统称geometry） 说明 举例 ST_POINT(latitude, longitude) 地理点，包含经度和维度两个信息。 ST_POINT(1.12012, 1.23401) ST_LINE(array[point1...pointN]) 地理线，由多个地
'12333' or id='11111'").show() id、location、city：限定了长度，插入数据时须按长度给定数据值，否则查询时会发生编码格式错误。 操作结果； 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南
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