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指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 返回INT类型的值。 a为NULL，则返回NULL。 示例代码 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示例。创建表logs，并添加数据，命令示例如下：
指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 返回INT类型的值。 a为NULL，则返回NULL。 示例代码 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示例。创建表logs，并添加数据，命令示例如下：
UNION返回多个查询结果的并集。 注意事项 集合运算是以一定条件将表首尾相接，所以其中每一个SELECT语句返回的列数必须相同，列的类型一定要相同，列名不一定要相同。 UNION默认是去重的，UNION ALL是不去重的。 示例 输出Orders1和Orders2的并集，不包含重复记录。
UNION返回多个查询结果的并集。 注意事项 集合运算是以一定条件将表首尾相接，所以其中每一个SELECT语句返回的列数必须相同，列的类型一定要相同，列名不一定要相同。 UNION默认是去重的，UNION ALL是不去重的。 示例 输出Orders1和Orders2的并集，不包含重复记录。
Insert作业执行过程中扫描到的错误记录数。 input_size Long 作业执行过程中扫描文件的大小，单位字节。 result_count Integer 当前作业返回的结果总条数或insert作业插入的总条数。 database_name String 记录其操作的表所在的数据库名称。类
（即num_keys等于所有列的个数），则只返回一行。 cols 是 STRING类型。 要转为行的数组，keys之后的所有列视为要转置的数组，必须为STRING类型。 返回值说明 参数的数据类型。 返回转置后的行，新的列名由as指定。 作为key的列类型保持不变，其余所有的列是STRING类型。
如何合并小文件 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 设置配置项。 spark.sql.shuffle.partitions = 分区数量（即此场景下最终生成的文件数量） 执行SQL。 INSERT OVERWRITE
指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 a为NULL，则返回NULL。 示例代码 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示例。创建表salary，并添加数据，命令示例如下：
（即num_keys等于所有列的个数），则只返回一行。 cols 是 STRING类型。 要转为行的数组，keys之后的所有列视为要转置的数组，必须为STRING类型。 返回值说明 参数的数据类型。 返回转置后的行，新的列名由as指定。 作为key的列类型保持不变，其余所有的列是STRING类型。
范围内的窗口、FOLLOWING 所描述的区间并未支持。 ORDER BY 必须指定于单个的时间属性。 可以在一个 SELECT 子句中定义多个 OVER 窗口聚合。然而，对于流式查询，由于目前的限制，所有聚合的 OVER 窗口必须是相同的。 OVER 窗口需要数据是有序的。因为表没有固定的排序，所以
指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 a为NULL，则返回NULL。 示例代码 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示例。创建表salary，并添加数据，命令示例如下：
参数 是否必选 参数类型 说明 json 是 STRING 标准的JSON格式对象，格式为{Key:Value, Key:Value,...} path 是 STRING 表示在json中的path，以$开头。不同字符的含义如下： $表示根节点。 .表示子节点。 []表示[number]表示数组下标，从0开始。
参数 是否必选 参数类型 说明 json 是 STRING 标准的JSON格式对象，格式为{Key:Value, Key:Value,...} path 是 STRING 表示在json中的path，以$开头。不同字符的含义如下： $表示根节点。 .表示子节点。 []表示[number]表示数组下标，从0开始。
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
模板所在分组名。 description String 模板描述信息。 language String 语言。 owner String 模板创建者。 请求示例 无 响应示例 { "name": "test2", "body": { "auto_recovery":
将pad字符串拼接到str字符串的的左端，直到新的字符串达到指定长度len为止。 语法 VARCHAR LPAD(VARCHAR str, INT len, VARCHAR pad) 参数说明 str：拼接前的字符串。 len：拼接后的字符串的长度。 pad：被拼接的字符串。 任意参数为null时返回null。
TE BY 1”，可以将多个task生成的多个文件汇总为一个文件。 操作步骤 在管理控制台检查对应SQL作业详情中的“结果条数”是否正确。 检查发现读取的数据量是正确的。 图1 检查读取的数据量 确认客户验证数据量的方式是否正确。客户验证的方式如下： 通过OBS下载数据文件。 通
同一窗口且符合 join 条件的元素 join 起来。窗口关联的语义和 DataStream window join 相同。 在流式查询中，与其他连续表上的关联不同，窗口关联不产生中间结果，只在窗口结束产生一个最终的结果。另外，窗口关联会清除不需要的中间状态。通常，窗口关联和 窗口表值函数
导致队列资源爆满，作业运行失败怎么办？ 问题现象 运行的SQL语句中存在join表，但是join没有添加on条件，多表关联造成笛卡尔积查询，最终导致队列资源占满，该队列上的作业运行失败。 例如，如下问题SQL语句，存在三个表的left join，并且没有指定on条件，造成笛卡尔积查询。
concurrently updated 问题现象 客户对DWS执行并发insert overwrite操作，报错：org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: tuple concurrently updated。 原因分析 客户作业存在并发操作，同时对一张表执行两个insert
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