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数学函数概览 DLI所支持的数学函数如数学函数所示。 表1 数学函数 函数 命令格式 返回值 功能简介 abs abs(DOUBLE a) DOUBLE或INT 取绝对值。 acos acos(DOUBLE a) DOUBLE 返回给定角度a的反余弦值。 asin asin(DOUBLE
比较函数和运算符 比较操作 操作 描述 < 小于 > 大于 <= 小于等于 >= 大于等于 = 等于 <> 不等于 != 不等于 范围比较：between between适用于值在一个特定的范围内，如：value BETWEEN min AND max Not between适用于值不在某个特定范围内
lag 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>[
不等值连接 功能描述 不等值连接中，多张表通过不相等的连接值进行连接，并返回满足条件的结果集。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference JOIN table reference ON non_equi_join_condition
如何在一个Flink作业中将数据写入到不同的Elasticsearch集群中？ 在Flink 作业中，可以使用CREATE语句来定义Source表和Sink表，并指定它们的连接器类型以及相关的属性。 如果需要将数据写入到不同的Elasticsearch集群，您需要为每个集群配置不同的连接参数
使用DLI分析账单消费数据 应用场景 本文主要介绍如何使用华为云DLI上的实际消费数据（文中涉及账户的信息已脱敏），在DLI的大数据分析平台上进行分析，找出费用优化的空间，并给出使用DLI过程中降低成本的一些优化措施。 流程介绍 使用DLI进行账单分析与优化的操作过程主要包括以下步骤
Schema演进语法说明 功能介绍 该能力用于支持SparkSql对Hudi表的列进行Alter变更，使用该能力前必须开启Schema演进。 Schema演进支持的范围 Schema演进支持范围： 支持列（包括嵌套列）相关的增、删、改、位置调整等操作。 不支持对分区列做演进。 不支持对
Color 函数 bar(x, width) 描述：使用默认的低频红色和高频绿色渲染ANSI条形图中的单个条形。例如，如果将25％的x和40的宽度传递给此函数。将绘制一个10个字符的红色条形，后跟30个空格，以创建一个40个字符的条形。 bar(x, width, low_color
DLI SDK与API的对应关系 OBS授权 表1 OBS授权相关API&SDK的对应关系表 Class Method Java Method Python Method API Authorize OBS授权 authorizeBucket - POST /v1.0/{project_id
在DataArts Studio开发DLI SQL作业 操作场景 华为云数据治理中心DataArts Studio提供了一站式数据治理平台，可以实现与DLI服务的对接，从而提供统一的数据集成、数据开发服务，方便企业对全部数据进行管控。 本节操作介绍在DataArts Studio开发
Hudi表使用约束 Hudi表类型 Copy On Write 写时复制表也简称COW表，使用parquet文件存储数据，内部的更新操作需要通过重写原始parquet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
last_value last_value函数用于取当前行所对应窗口的最后一条数据的值。 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 last_value
lead lead函数用于用于统计窗口内往下第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 lead(<expr>[, bigint <offset
创建DLI表关联DDS 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联DDS上已有的collection。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 前提条件
使用DLI提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前，将程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业
Spark 3.3.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.3.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.3.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.3.1版本发布时间 版本名称 发布时间
WITH...AS 功能描述 通过用WITH...AS定义公共表达式（CTE）来简化查询，提高可阅读性和易维护性。 语法格式 1 WITH cte_name AS (select_statement) sql_containing_cte_name; 关键字 cte_name：公共表达式的名字
重命名分区（只支持OBS表） 功能描述 重命名分区。 语法格式 1 2 3 ALTER TABLE table_name PARTITION partition_specs RENAME TO PARTITION partition_specs; 关键字 PARTITION
Hudi数据表Clean规范 Clean也是Hudi表的维护操作之一，该操作对于MOR表和COW表都需要执行。Clean操作的目的是为了清理旧版本文件（Hudi不再使用的数据文件），这不但可以节省Hudi表List过程的时间，也可以缓解存储压力。 规则 Hudi表必须执行Clean
导入数据（废弃） 功能介绍 该API用于将数据从文件导入DLI或OBS表，目前仅支持将OBS上的数据导入DLI或OBS中。 当前接口已废弃，不推荐使用。 该API为异步操作。 导入数据时，可选择已存在的OBS桶路径或新建OBS桶路径，但只能指定一个OBS桶路径。 若需新建OBS桶，
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