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配置执行作业读取的元数据类型。 在“添加数据源配置”页面工具栏中单击“测试连接”，测试通过后，单击“保存”，填写数据源名称，保存该数据源。 目前没有根目录保存权限，需保存到已建文件夹目录下。 步骤2：在YongHong BI创建DLI的数据集 在YongHong BI SaaS生产环境
origin_col新增列将会被加入到原始列origin_col之后，可以缺省。FIRST只能再嵌套列添加新的子列时使用，禁止top-level列使用FIRST，AFTER没有限制。 示例 alter table h0 add columns(ext0 string); alter table h0 add columns(new_col
write().insertInto("deltaJava1011"); spark.stop(); } 4. 编译打包后参照https://support.huaweicloud.com/devg-dli/dli_09_0205.html创建Spark Jar作业 父主题：
SQL作业支持Spark和HetuEngine两种引擎： Spark引擎适用于离线分析。 HetuEngine引擎适用于交互式分析。 队列 下拉选择需要使用的队列。如果没有可用队列，此处显示“default”队列，default队列为体验使用，建议重新创建队列。具体队列创建可以参考创建弹性资源池并添加队列。
导入到DLI时需要手动选择DLI的分布列，建议按如下顺序选取： 有主键可以使用主键作为分布列。 多个数据段联合做主键的场景，建议设置所有主键作为分布列。 在没有主键的场景下，如果没有选择分布列，DWS会默认第一列作为分布列，可能会有数据倾斜风险。 如果需要转换源端字段内容，可在该步骤配置，详细请参见字段转换，这里选择不进行字段转换。
BY和LIMIT子句将以视图的结果为基础进行运算。 描述 使用SELECT查询结果创建新视图。视图是一个逻辑表，可以被将来的查询所引用，视图中没有数据。该视图对应的查询在每次被其他查询引用该视图时都会被执行。 如果视图已经存在，则可选ORREPLACE子句将导致视图被替换，而不会报错。
10:10:00 cookie2 2015-04-10 11:00:00 url77 2015-04-10 10:50:01 说明：因为没有设置默认值，当没有上两行时显示为NULL。 示例2： SELECT cookieid, createtime, url, LAG(createtime
用API，该API获取用户的Token，Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求URI 请求URI由如下部分组成。 {URI-scheme}
在redis中将会有2个名为test_with_key_column:James和test_with_key_column:Michael的表： 如果在建表时没有指定“key.column”，则在Redis中的key name将会使用uuid。例如： 1 2 3 4 5 6 7 create table
定义属性分隔符，默认为“,”英文逗号。 connector.partition-key 否 数据输出分组主键，多个主键用逗号分隔。当该参数没有配置的时候则随机派发。 注意事项 无 示例 将流disSink的数据输出到DIS中。 1 2 3 4 5 6 7 8 9
ELSE resultZ ] END 当第一个时间值包含在 (valueX_1, valueX_2, …) 中时，返回 resultX。当没有值匹配时，如果提供则返回 result_z， 否则返回 NULL。 CASE WHEN condition1 THEN result1 [
pyspark样例代码 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 CSS非安全集群 开发说明 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark
即在压缩包内有一层以模块名命名的文件夹，然后才是对应类的Python文件，通常下载下来的Python库可能不满足这个要求，因此需要重新压缩。同时对压缩包的名称没有要求，所以建议可以把多个模块的包都压缩到一个压缩包里。至此，已经可以完整的运行起来一个大型、复杂的PySpark程序了。 父主题： Spark作业开发类
rowtime_column AS rowtime_column。 发出到目前为止已观察到的最大时间戳的 watermark ，时间戳大于最大时间戳的行被认为没有迟到。 递增时间戳： WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '0
合并需要消耗大量的资源并且速度很慢。 长时间进行一次Compaction需要耗费很多资源才能完成，且容易出现OOM。 阻塞Clean，如果没有Compaction操作来产生新版本的Parquet文件，那旧版本的文件就不能被Clean清理，增加存储压力。 提交Spark jar作业时，CPU与内存比例为1:4~1:8。
调用说明 数据湖探索提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见构造请求。 DLI API中除特殊说明外，通常为同步操作，即响应消息中的“is_success”为请求是否执行成功。 若AP
从控制台获取项目ID 调用API获取项目ID 项目ID可以通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。 响应示例如
rowtime_column AS rowtime_column。 发出到目前为止已观察到的最大时间戳的 watermark ，时间戳大于最大时间戳的行被认为没有迟到。 递增时间戳： WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '0
建议您按以下顺序排查原因。 可能原因 处理措施 未购买对应的套餐包 请参考判断是否经购买了对应的套餐包 套餐包额度已用完 请参考判断套餐包额度是否超出 购买的套餐包没有涵盖到DLI所有计费项 请参考判断是否产生了套餐包未涵盖的计费项 如果处理完某个可能原因仍未解决问题，请继续排查其他可能原因。 判断是否经购买了对应的套餐包
说明： 该字段仅Spark3.1.1版本的功能适用。 返回值说明 返回STRING类型的值。 如果pattern为空串或pattern中没有分组，返回报错。 当引用不存在的组时，不进行替换。 如果replace_string值为NULL且pattern有匹配，返回NULL。 如
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