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month(string date) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 date 是 DATE 或 STRING 代表需要处理的日期。 date取值为STRING类型格式时，至少要包含yyyy-mm-dd且不含多余的字符串。 格式为： yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd
按照如下方式查看taskmanager.out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取
jar：用户jar文件 pyfile：用户Python文件 file：用户文件 modelfile：用户AI模型文件 obs_jar_paths：对应资源包的OBS路径，参数构成为：{bucketName}.{obs域名}/{jarPath}/{jarName}。 例如："https://bucketname
项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 请求消息 表2 请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 描述信息。长度限制：256个字符以内。 max_cu 否 Integer 弹性资源池的最大CU数。 min_cu 否 Integer 弹性资源池的最小CU数。
last_day(string date) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 date 是 DATE 或 STRING 代表需要处理的日期。 格式为： yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd hh:mi:ss yyyy-mm-dd hh:mi:ss.ff3 返回值说明
修改主机信息 功能介绍 该API用于在跨源中修改数据源主机信息，仅支持全量覆盖。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 PUT /v2.0/{project_id}/datasource/enhanced-connections/{connection_id}
connection_id 是 String 跨源id。 请求参数 表2 请求参数 名称 是否必选 参数类型 说明 name 是 String 路由名称，长度限制：1-64个字符。 cidr 是 String 路由网段范围。 响应参数 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean
Java SDK操作指导请参考Java SDK Python SDK操作指导请参考Python SDK DLI SDK调用接口使用https进行访问，有服务端使用证书。
/ DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史，等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT / UPDATE /
SHA-384, or SHA-512）得到的哈希值 第一个参数string表示被哈希的字符串，第二个参数hashLength表示哈希值的长度（224、256、384、512） 若任意参数为null，则返回null 父主题： 内置函数
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，极大地简化了数据的管理和分析流程，提升大数据环境下的索引和查询性能。 TB级数据秒级响应： He
步骤： 步骤1：创建并上传数据。将数据上传到对象存储服务OBS。 步骤2：使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据。将CSV数据导入DLI，并将CSV数据转换为Parquet数据。 方案优势 提升查询性能 如果您在HDFS上拥有基于文本的数据文件或者表，而且正在使用Spark
迁移数据场景概述 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI，确保数据可以在DLI集中分析和管理，您可以通过云数据迁移服务CDM等迁移工具迁移数据至DLI，再使用DLI提交作业分析数据。 CDM支持数据库、数据仓库、文件等多种类型的数据源，通过可视化界面对数据源迁移任务进行配置，提高数据迁移和集成的效率。
date, string format) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 date 是 DATE或STRING 需要处理的日期。 格式： yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd hh:mi:ss yyyy-mm-dd hh:mi:ss.ff3 format
lastday(string date) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 date 是 DATE 或 STRING 代表需要处理的日期。 格式为： yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd hh:mi:ss yyyy-mm-dd hh:mi:ss.ff3 返回值说明
</dependency> </dependencies> 图5 pom文件中添加配置 在工程路径的“src > main > java”文件夹上鼠标右键，选择“New > Package”，新建Package和类文件。 图6 新建Package和类文件 Package根据需要定义，本示例定义为：“com
复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型，如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。
Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 在DLI环境，Hudi表的数据文件存储在OBS上，因此可以通过查看OBS文件检查。 如下，展示了Hudi 多级分区COW表存储结构的示意。 hudi_table ├── .hoodie // 元数据文件夹 │
命令将现有的 Parquet 表就地转换为 Delta 表。 此命令会列出目录中的所有文件，创建 Delta Lake 事务日志来跟踪这些文件，并通过读取所有 Parquet 文件的页脚来自动推断数据架构。 转换过程会收集统计信息，以提升转换后的 Delta 表的查询性能。 如果提供
overwrite时，如果表属性“auto.purge”被设置为“true”，直接删除原表数据，再写入新的数据。 如果对象表是分区表时，insert overwrite会删除对应分区的数据而非所有数据。 insert into后面的table关键字为可选，以兼容hive语法。 示例 创建fruit和fruit_copy表：
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