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入OBS数据。 “dli-spark-demo-redis”读取和写入Redis数据。 dli-pyspark-demo：使用Python语言开发Spark作业。例如，样例包中的样例代码实现创建Redis表的功能。 父主题： DLI产品咨询类
√ √ √ √ CREATE_FUNCTION 创建函数 √ × √ √ DROP_FUNCTION 删除函数 √ × √ √ SHOW_FUNCTIONS 显示所有函数 √ × √ √ DESCRIBE_FUNCTION 显示函数详情 √ × √ √ 表 DROP_TABLE 删除表
-08:00'; _col0 -------------- 01:02:03.456-08:00 (1 row) -- 时间间隔用法 SELECT TIMESTAMP '2015-10-18 23:00:15' + INTERVAL '3 12:15:4.111' DAY
入中的内存泄漏。 【SPARK-27812】：K8S客户端版本提升到4.6.1。 DLI从Spark 3.x版本开始不支持内置地理空间查询函数。 父主题： 版本支持公告
G类型。 DATE DATE类型只能和DATE、TIMESTAMP和STRING进行显式转换（cast），具体如表2所示。 表2 cast函数转换 显式转换 转换结果 cast(date as date) 相同DATE值。 cast(timestamp as date) 根据本地
group 否 String 模板分组名称。 description 否 String 模板描述信息。 language 否 String 语言。 响应参数 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 id String 模板ID。 请求示例 创建一个SQL类型的作业模板，模板内容为“test
模板内容。详细信息参考表5。 group String 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": {
管理控制台界面具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 使用Spark作业跨源访问数据源支持使用scala，pyspark和java三种语言进行开发。 表格存储服务CloudTable相关介绍请参考《表格存储服务产品介绍》。 云搜索服务CSS相关介绍请参考《云搜索服务产品介绍》。
统的集成。 Flink Jar作业：允许用户提交编译为Jar包的Flink作业，提供了更大的灵活性和自定义能力。适合需要自定义函数、UDF（用户定义函数）或特定库集成的复杂数据处理场景。可以利用Flink的生态系统，实现高级流处理逻辑和状态管理。 Spark作业 Spark作业是指用户通过可视化界面和RESTful
实时视图读取（SparkSQL为例）：直接读取元数据服务里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select (字段 or 聚合函数) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark jar作业为例）： Spark jar作业可以通过两种方式来读取Hudi表：Spark
为了简化最终的处理逻辑，使用创建视图进行数据预处理。 利用over窗口条件和过滤条件结合以去除重复数据（该方式是利用了top N的方法），同时利用相应的内置函数concat和substr将当天的00:00:00作为统计的开始时间，当天的23:59:59作为统计结束时间，并筛选出支付时间在当天凌晨0
region; SELECT n.name, r.name FROM nation AS n CROSS JOIN region AS r; SELECT n.name, r.name FROM nation n CROSS JOIN region r; 父主题： DQL 语法
dli:database:createView √ × 创建函数 POST /v1.0/{project_id}/jobs/submit-job，SQL语句调用 dli:database:createFunction √ × 描述函数 POST /v1.0/{project_id}/jo
quantity 进行定义，这个表达式可以包含物理列、常量、函数或变量的任意组合，但这个表达式不能存在任何子查询。 在 Flink 中计算列一般用于为 CREATE TABLE 语句定义 时间属性。 处理时间属性 可以简单地通过使用了系统函数 PROCTIME() 的 proc AS PROCTIME()
quantity 进行定义，这个表达式可以包含物理列、常量、函数或变量的任意组合，但这个表达式不能存在任何子查询。 在 Flink 中计算列一般用于为 CREATE TABLE 语句定义 时间属性。 处理时间属性 可以简单地通过使用了系统函数 PROCTIME() 的 proc AS PROCTIME()
SQL作业。 Flink Jar作业：允许用户提交编译为Jar包的Flink作业，提供了更大的灵活性和自定义能力。 适合需要自定义函数、UDF（用户定义函数）或特定库集成的复杂数据处理场景。可以利用Flink的生态系统，实现高级流处理逻辑和状态管理。详细操作请参考创建Flink Jar作业。
quantity 进行定义，这个表达式可以包含物理列、常量、函数或变量的任意组合，但这个表达式不能存在任何子查询。 在 Flink 中计算列一般用于为 CREATE TABLE 语句定义 时间属性。 处理时间属性 可以简单地通过使用了系统函数 PROCTIME() 的 proc AS PROCTIME()
// {Endpoint} / {resource-path} ? {query-string} 尽管请求URI包含在请求消息头中，但大多数语言或框架都要求您从请求消息中单独传递它，所以在此单独强调。 表1 URI中的参数说明 参数 描述 URI-scheme 表示用于传输请求的协
12版本。Flink 1.15版本的Jar作业开发指导请参考Flink Jar写入数据到OBS开发指南。 配置文件使用方法 方案一：直接在main函数里面加载文件内容到内存，然后广播到各个taskmanager，这种方式适合那种需要提前加载的少量变量。 方案二：在open里面初始化算子的
可以考虑以下几种方式进行复杂类型数据处理： 字段扁平化处理，将下一级的字段展开放在同一层Schema字段中。 使用二进制方式进行写入与读取，并通过自定义函数进行编解码。 示例 指定table 1 2 3 4 5 6 7 create table test_redis(name string, age
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