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Python开发环境配置 操作场景 在安装和使用Python SDK前，确保您已经完成开发环境的基本配置。 Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。
使用须知 管理员用户和跨源认证的所有者拥有所有权限，不需要进行权限设置且其他用户无法修改其跨源认证权限。 给新用户设置跨源认证权限时，该用户所在用户组具有Tenant Guest权限。 关于Tenant Guest权限的介绍和开通方法，详细参见《权限策略》和《统一身份认证服务用户指南》中的创建用户组。
建议您对测试业务场景和生产业务场景分别创建弹性资源池，通过资源物理隔离的方式，保障资源管理的独立性和安全性。 DLI提供的弹性资源池规格如表1所示。 表1 弹性资源池规格 类型 规格 约束限制 适用场景 基础版 16-64CUs规格 不支持高可靠与高可用。 不支持设置队列属性和作业优先级。
url_decode url_decode函数用于将字符串从application/x-www-form-urlencoded MIME格式转为常规字符。 命令格式 url_decode(string <input>[, string <encoding>]) 参数说明 表1 参数说明
字符串函数概览 DLI所支持的字符函数如字符串函数所示。 表1 字符串函数 函数 命令格式 返回值 功能简介 ascii ascii(string <str>) BIGINT 返回字符串中首字符的数字值。 concat concat(array<T> <a>, array<T> <b>[
根据实际使用情况，您可以通过删除数据库。 注意事项 具有正在运行中的作业的数据库或者表不能删除。 管理员用户、数据库的所有者和具有删除数据库权限的用户可以删除数据库。 数据库和表删除后，将不可恢复，请谨慎操作。 删除数据库 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 单击需要删除的数据库“操作”栏中的“更多
使用CTS审计DLI服务 通过云审计服务，您可以记录与DLI服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 表1 云审计服务支持的DLI操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建数据库 database createDatabase 删除数据库 database deleteDatabase
章节JAVA样例代码演示将kafka数据处理后写入到OBS，具体参数配置请根据实际环境修改。 环境准备 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。 Maven工程的pom.xml文件配置请参考JAVA样例代码（Flink 1.12）中“pom文件配置”说明。
X版本中，单个Index将使用“_doc”作为type名，不再支持自定义。若访问ES 7.X版本时，该参数只需要填写index即可。 pushdown CSS的下压功能是否开启，默认为“true”。包含大量IO传输的表在有where过滤条件的情况下能够开启pushdown降低IO。 strict CSS的
UNION、INTERSECT和EXCEPT都是集合操作。都用来将多个SELECT语句的结果集合并成单个结果集。 UNION UNION将第一个查询的结果集中的所有行与第二个查询的结果集中的行合并。 query UNION [ALL | DISTINCT] query ALL和DISTINCT
志扩展了 Parquet 数据文件，可以处理 ACID 事务和可缩放的元数据。 Delta Lake与Apache Spark API完全兼容，并且其设计能够与结构化流式处理紧密集成，可以轻松地将单个数据副本用于批处理和流式处理操作，并提供大规模增量处理。 DLI中Delta的使用限制
Spark如何将数据写入到DLI表中 使用Spark将数据写入到DLI表中，主要设置如下参数： fs.obs.access.key fs.obs.secret.key fs.obs.impl fs.obs.endpoint 示例如下： import logging from operator
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应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列连通性
系统进入“服务配额”页面。 图1 我的配额 单击“申请扩大配额”。 在“新建工单”页面，根据您的需求，填写相关参数。 其中，“问题描述”项请填写需要调整的内容和申请原因。 填写完毕后，勾选协议并单击“提交”。 父主题： DLI资源配额类
Over聚合 OVER 聚合通过排序后的范围数据为每行输入计算出聚合值。和 GROUP BY 聚合不同， OVER 聚合不会把结果通过分组减少到一行，它会为每行输入增加一个聚合值。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：Over聚合。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 SELECT
件数据上传到OBS，再通过Spark作业进行读取和分析。 上传数据到OBS桶：通过OBS管理控制台或者使用命令行工具将存储在sftp中的文件数据上传到OBS桶中。 Spark读取OBS文件数据，详见使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据。 配置Spark作业：配置Spark作业访问OBS中存储的数据。
计算一组行的 “COUNT”、“SUM”、“AVG”（平均）、“MAX”（最大）和 “MIN”（最小）。 对于流式查询，用于计算查询结果的状态可能无限膨胀。状态的大小大多数情况下取决于去重行的数量和分组持续的时间，持续时间较短的 group 窗口不会产生状态过大的问题。可以提供一个合适的状态
lag函数用于用于统计窗口内往上第n行值。 使用限制 窗口函数的使用限制如下： 窗口函数只能出现在select语句中。 窗口函数中不能嵌套使用窗口函数和聚合函数。 窗口函数不能和同级别的聚合函数一起使用。 命令格式 lag(<expr>[, bigint <offset>[, <default>]])
row_number函数用于计算行号。从1开始递增。 使用限制 窗口函数的使用限制如下： 窗口函数只能出现在select语句中。 窗口函数中不能嵌套使用窗口函数和聚合函数。 窗口函数不能和同级别的聚合函数一起使用。 命令格式 row_number() over([partition_clause] [orderby_clause])
什么是用户配额？ 配额是指云平台预先设定的资源使用限制，包括资源数量和容量等。设置配额是为了确保资源合理的分配和使用，避免资源过度集中和资源浪费。 如果资源配额限制满足不了用户的使用需求，可以通过工单系统来提交您的申请，并告知您申请提高配额的理由。 在通过审理之后，系统会更新您的
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