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"obs://DLI-demo/data/JData_User") 上述SQL语句中的文件路径为实际存放数据的OBS路径。 单击“执行”，创建用户信息表user。 用相同的方法创建商品表，评价表，行为表。 商品表 create table product( product_id int, a1 int
SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink
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。 发布区域：全部 使用DLI提交Flink OpenSource SQL作业 使用DLI提交Flink Jar作业
options_list Hudi table属性列表。 表2 CREATE TABLE Options描述 参数 描述 primaryKey 主键名，多个字段用逗号分隔，该字段为必填字段。 type 表类型。'cow' 表示 COPY-ON-WRITE 表，'mor' 表示 MERGE-ON-READ
本例提供使用Spark作业访问DWS数据源的scala样例代码。 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 操作前准备 构
从 00:00 开始每分钟绘制累积 UV，10:00 时 UV 就是从 00:00 到 10:00 的UV 总数。累积窗口可以简单且有效地实现它。 CUMULATE 函数指定元素到多个窗口，从初始的窗口开始，直到达到最大的窗口大小的窗口，所有的窗口都包含其区间内的元素，另外，窗口的开始时间是固定的。
对于包含count(distinct)的多维分析（with cube）的查询场景，spark典型的执行计划是将cube使用expand算子来实现，但该操作会导致查询膨胀，为了避免出现查询膨胀，建议执行如下配置： spark.sql.keep.distinct.expandThreshold：
据源》。 如果您想通过Spark Jar作业在DLI创建数据库和表，请参考《使用Spark作业访问DLI元数据》。 完整样例代码参考 认证用的access.key和secret.key硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
指定加载的Jar包类名，如FlinkDisToDisExample。 默认：根据Jar包文件的Manifest文件指定。 指定：必须输入“类名”并确定类参数列表（参数间用空格分隔） 说明： 当类属于某个包时，主类路径需要包含完整包路径，例如：packagePath.KafkaMessageStreaming 指定
jar包主类。“show_detail”为“false”时独有。 entrypoint_args 否 String jar包作业运行参数。多个参数之间用空格分隔。“show_detail”为“true”时独有。 execution_graph 否 String 作业执行计划。“show_detail”为“false”时独有。
GROUPING SETS ((user), (product)); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
GROUPING SETS ((user), (product)); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
GROUPING SETS ((user), (product)); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
将该IP配置在/etc/hosts文件中。 图3 在/etc/hosts文件中配置IP地址 步骤2：配置Beeline连接Kyuubi 您可以用Kyuubi Beeline工具连接Kyuubi Server。 kyuubi-beeline -n user1 -u "jdbc:hive
主要参数的填写说明： 所属队列：选择Flink Jar作业运行的队列。 应用程序：自定义的程序包 主类：指定 类名：输入类名并确定类参数列表（参数间用空格分隔）。 其他依赖文件：自定义的依赖文件。选择2和4导入的jks和properties文件。 Flink版本：1.10 图7 创建Flink
过调大内存占比解决。 建议 通过增加并发数提升Compaction性能。 CPU和内存比例配置合理会保证Compaction作业是稳定的，实现单个Compaction task的稳定运行。但是Compaction整体的运行时长取决于本次Compaction处理文件数以及分配的cp
支持对接CloudTable的HBase和MRS的HBase。 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》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 构造依赖信息，创建SparkSession
jar时，必须提供主类名称。 主类名称区分大小写，必须准确无误。 默认：根据Jar包文件的Manifest文件指定。 指定：必须输入“类名”并确定类参数列表（参数间用空格分隔）。 说明： 当类属于某个包时，需携带包路径，例如：packagePath.KafkaMessageStreaming Flink版本
DDS即文档数据库服务，兼容MongoDB协议。 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 构造依赖信息，创建SparkSession
23,456]' AS ARRAY(INTEGER)); -- [1, 23, 456] JSON函数 NULL到JSON的转换并不能简单地实现。从独立的NULL进行转换将产生一个SQLNULL，而不是JSON 'null'。不过，在从包含NULL的数组或Map进行转换时，生成的JSON将包含NULL。
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