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array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。 MAP 一组无序的键/值对，使用给定的Key和Value对生成MAP。键的类型必须是原生数据类型，值的类型可以是原生数据类型或复杂数据类型。同一个MAP键的类型必须相同，值的类型也必须相同。 map(K
format("opentsdb").options(map.toMap).load().show() 返回结果： 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spar
项目中资源类型的所有资源标签集合。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v3/{project_id}/{resource_type}/tags
置（闭区间） hoodie.datasource.write.keygenerator.type 否 COMPLEX Enum 上游表主键生成类型： SIMPLE（默认值） COMPLEX TIMESTAMP CUSTOM NON_PARTITION GLOBAL_DELETE read
OVER 功能描述 窗口函数与OVER语句一起使用。OVER语句用于对数据进行分组，并对组内元素进行排序。窗口函数用于给组内的值生成序号。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT window_func(args) OVER ([PARTITION BY col_name
VARBINARY BLOB BYTEA BYTES - ARRAY ARRAY 示例 从Kafka源表中读取数据，将JDBC表作为维表，并将二者生成的表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相
创建OBS表。 该命令不会删除当前版本数据。 示例 删除dliTable表在2021-09-25 23:59:59之前生成的多版本数据（多版本生成时会自带一个生成时间时的时间戳）。 clear history for table dliTable older_than '2021-09-25
sparkSession.sql("select * from testhbase").show(); 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 如果MRS
删除时tags结构体不能缺失，key不能为空，或者空字符串。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v3/{project_id}/{resource_type}/{re
rquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。 Merge On Read 读时合并表也简称MOR表，使用列
请求发送是否成功。“true”表示请求发送成功。 message 是 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 job_id 否 String 提交请求成功时，生成并提交一个新的作业，返回作业ID。用户可以使用作业ID来查询作业状态和获取作业结果。 status 是 String 作业状态。状态可能为
BI工具连接DLI方案概述 BI工具是数据分析的强大助手，提供数据可视化、报表生成和仪表板创建等功能。 DLI服务通过对数据的融合分析处理，可以为BI工具提供标准的、有效的高质量数据，供给后续的数据统计分析使用。 通过连接到DLI，BI工具可以更加灵活的使用DLI访问和分析数据，帮助企业快速做出基于数据的决策。
timestamp=>'[timestamp]'); 参数描述 表1 参数描述 参数 描述 是否必填 op 生成compaction计划（op指定为“schedule”），或者执行已经生成的compaction计划（op指定为“run”） 是 table 需要查询表的表名，支持database
Upsert Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。
插入数据时省略自增字段：在DLI中插入数据时，对于自增主键字段或其他自动填充的字段，您可以在插入语句中省略这些字段。数据库会自动为这些字段生成值。例如，如果表中有一个名为id的自增主键字段，您可以在插入数据时不包含这个字段，数据库会自动为新插入的行分配一个唯一的id值。 使用NU
Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集
之中自动推导得到。不支持显式地定义 JSON schema。 在 Flink 中，JSON Format 使用 jackson databind API 去解析和生成 JSON。 下表列出了 Flink 中的数据类型与 JSON 中的数据类型的映射关系。 表2 数据类型映射 Flink SQL类型 JSON类型
示例URL：POST https://{endpoint}/v2.0/48cc2c48765f481480c7db940d6409d1/resources {endpoint}信息请从地区和终端节点获取。 Body： { "paths": [ "https://test
Flink写hudi建议的方案是Flink只负责写数据和生成Compaction计划。由单独的队列提交Spark SQL或Spark jar作业异步执行compaction、clean和archive。Compaction计划的生成是轻量级的对Flink写入作业影响可以忽略。 上述方案落地的具体步骤参考如下：
Id和Secret Access Key）。 说明： 每个用户仅允许新增两个访问密钥。 为保证访问密钥的安全，访问密钥仅在初次生成时自动下载，后续不可再次通过管理控制台界面获取。请在生成后妥善保管。 - 密钥(SK) - 项目ID DLI服务所在区域的项目ID。 项目ID表示租户的资源，账号ID
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