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var_pop(items) from warehouse; 返回结果如下： _c0 203.42352 与group by配合使用，对所有商品按照仓库（warehourseId）进行分组，并计算同组商品库存（items）的方差。命令示例如下： select warehourseId
能正确完成业务。角色并不能满足用户对精细化授权的要求，无法完全达到企业对权限最小化的安全管控要求。 策略：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对
'obs://bucket/path/h1'; run compaction on 'obs://bucket/path/h1'; 注意事项 使用API方式对SQL创建的Hudi表触发Compaction时需要添加参数hoodie.payload.ordering.field为preCombineField的值。
要时清理Executor。 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释 修改非分区表或分区表的列注释。 支持统计SQL作业的CPU消耗
插入的数据不能为null；插入的数据相同，会覆盖原数据；插入的数据只有value值不同，也会覆盖原数据。 不支持INSERT OVERWRITE语法。 不建议对同一张表并发插入数据，因为有一定概率发生并发冲突，导致插入失败。 时间戳格式只支持yyyy-MM-dd hh:mm:ss。 示例 1 INSERT
要时清理Executor。 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释 修改非分区表或分区表的列注释。 支持统计SQL作业的CPU消耗
insert：插入操作 bulk_insert： 用于初始建表导入数据， 注意初始建表禁止使用upsert、insert方式 insert_overwrite：对静态分区执行insert overwrite insert_overwrite_table：动态分区执行insert overwrite，该
har类型不兼容，导致视图查询失败。 例如：使用Spark 3.x版本创建的表，建议您使用Spark 2.x创建相应的视图。 示例 先通过对student表中的id和name数据进行查询，并以该查询结果创建视图student_view。 1 CREATE VIEW student_view
BY进行分组，再在HAVING子句中进行过滤，HAVING子句中可支持算术运算，聚合函数等。 示例 先依据num对表transactions进行分组，再利用HAVING子句对查询结果进行过滤，price与amount乘积的最大值大于5000的记录将被筛选出来，返回对应的num及price与amount乘积的最大值。
不支持删除分区列或者分桶列。 DROP COLUMN不支持rctext、rcbinary、rcfile 格式存储的表。由于connector对不同文件格式的列访问模式不同，drop column后可能会出现查询失败的情况，例如： 对于orc格式存储的非分区表 ，drop colum
SQL作业运维类 用户导表到OBS报“path obs://xxx already exists”错误 对两个表进行join操作时，提示：SQL_ANALYSIS_ERROR: Reference 't.id' is ambiguous, could be: t.id, t.id
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： HetuEngine通过自动优化资源与负载的配比，能够对TB级数据实现秒级响应，极大提升了数据查询的效率。 Serverless资源开箱即用： Serverless服务模式无需关注底层配置、软件更新和故障问题，资源易维护，易扩展。
_c0 | +------------+ | 521 | +------------+ 与group by配合使用，对所有商品按照仓库（warehourseId）进行分组，并计算同组商品库存（items）的 0.5 百分位，精确度100。命令示例如下： select
限，后续执行了删除testTable表，并重新创建了testTable表。如果希望A用户继续保留删除testTable表的权限，则需要重新对A用户赋予该权限。 查看表权限 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 单击需要设置权限的表所在的数据库名，进入该数据库的“表管理”页面。
用于分隔这些规则匹配表达式。 规则匹配表达式首尾的空格，不会参与匹配计算。 partition_spec 一个可选参数，使用键值对来指定分区列表，键值对之间通过逗号分隔。需要注意，指定分区时，表名不支持模糊匹配。 示例 -- 演示数据准备 create schema show_schema;
造成资源浪费。 图3 资源隔离造成的资源浪费 弹性资源池通过“分时按需弹性”功能，支持按照不同时间段对资源进行动态的扩缩容，保证资源的利用率和应对资源洪峰等诉求。 弹性资源池对后端资源统一进行管理和调度，多个队列绑定弹性资源池后，资源池内资源共享，资源利用率高，解决了场景二的问题。
4.5版本优势 特性 说明 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释 修改非分区表或分区表的列注释。 支持统计SQL作业的CPU消耗
大小写的支持不同，统一采用小写字母。 建议 Spark批处理场景，对写入时延要求不高的场景，采用COW表。 COW表模型中，写入数据存在写放大问题，因此写入速度较慢；但COW具有非常好的读取性能力。而且批量计算对写入时延不是很敏感，因此可以采用COW表。 Hudi表的写任务要开启Hive元数据同步功能。
弹性资源池扩缩容的开始时间点是以实际扩缩容成功后时间点开始计算，不是按照扩缩容配置的时间开始计费。 弹性资源池队列扩容成功后，系统开始对扩容的CU进行计费，直到缩容成功停止对扩容的CU计费。 当业务发生调整，对这部分CU没有使用需求时，请及时清理释放资源，否则扩容的CU会持续计费。 弹性资源池中的队列不计费，以弹性资源池作为计算资源的计费项。
field 表“DLI_TEST”中的列值，需要匹配表“DLI_TABLE”的列值和类型。 where_condition 查询过滤条件。 num 对查询结果进行限制，num参数仅支持INT类型。 values_row 想要插入到表中的值，列与列之间用逗号分隔。 注意事项 DLI表必须已经存在。
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