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费用变化。 如果原队列使用的是非弹性资源池的类型的计算资源，那么使用弹性资源池资源新建队列后计算资源的费用将发生变化，具体情况以计算资源的价格详情为准。 示例1：使用SQL队列，将Spark版本从Spark 2.4.x升级至Spark 3.3.1对数据表的版本有影响吗？ 不需要，Spark
----+-------+-----+--------+ 在窗口表值函数后进行窗口 Top-N 下面的示例展示了在10分钟的滚动窗口上计算价格位列前三的数据。 Flink SQL> SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER
包年/包月计费模式：按弹性资源池的实际CUs计费，其中规格部分包年/包月，超出规格的部分按需计费。 弹性资源池CU时套餐包：按购买的套餐包周期价格扣费，其中套餐包内的规格包周期计费，超出套餐包规格的部分按需计费。 更多弹性资源池计费信息请参考弹性资源池计费。 怎样创建“弹性资源池队列”？
操作。 登录DLI管理控制台。 在DLI管理控制台，选择“作业模板”>“SQL模板”>“样例模板”，在“tpchQuery”下找到“Q1_价格摘要报告查询”样例模板，单击操作列的“执行”进入“SQL编辑器”。 在“SQL编辑器”页面右侧的编辑窗口上方，“执行引擎”选择“spark
设置执行clustering时最多选择多少个FileGroup，该值越大并发度越大 30 hoodie.clustering.plan.strategy.max.bytes.per.group 设置执行clustering时每个FileGroup最多有多少数据参与clustering 2
DECIMAL(precision,scale) 10进制精确数字类型。固定有效位数和小数位数的数据类型，例如：3.5 precision：表示最多可以表示多少位的数字。 scale：表示小数部分的位数。 - 1<=precision<=38 0<=scale<=38 若不指定precision和
勾选多个作业，单击作业列表左上方的“启动”，可以启动多个作业。 单击“启动”后，跳转至“作业配置清单”页面。 在“作业配置清单”页面，确认作业信息及价格，如果无误，单击“立即启动”。 作业启动后，可在对应作业的“状态”列中查看运行成功或失败。 停止作业 当用户不需要运行某个作业时，用户可以
char_matchcount char_matchcount(string <str1>, string <str2>) BIGINT 计算str1中有多少个字符出现在str2中。 encode encode(string <str>, string <charset>) BINARY 将str按照charset格式进行编码。
较高的数据存储场景。建议优选使用多AZ存储的策略。 选择单AZ存储，数据仅存储在单个AZ中，但相比多AZ更加便宜。收费详情请参见OBS产品价格详情。 弹性资源池 弹性资源池后端采用CCE集群的架构，支持异构，对资源进行统一的管理和调度。详细内容可以参考用户指南的弹性资源池。 图1
不支持切换队列的计费模式。 队列不支持切换区域。 创建队列时（非弹性资源池模式的队列），仅支持包年包月队列和按需专属队列选择跨AZ双活，且跨AZ的队列价格为单AZ模式下的2倍。 DLI队列不支持访问公网。 队列扩缩容 16CUs队列不支持扩容和缩容。 64CUs队列不支持缩容。 新创建的队列需要运行作业后才可进行扩缩容。
不支持切换队列的计费模式。 队列不支持切换区域。 创建队列时（非弹性资源池模式的队列），仅支持包年包月队列和按需专属队列选择跨AZ双活，且跨AZ的队列价格为单AZ模式下的2倍。 DLI队列不支持访问公网。 队列扩缩容 16CUs队列不支持扩容和缩容。 64CUs队列不支持缩容。 新创建的队列需要运行作业后才可进行扩缩容。
参数说明 参数名称 描述 计费模式 包年/包月：预付费模式，按订单的购买周期计费。拥有专属的计算资源，空闲（无作业运行）时不会释放，使用体验更佳，价格比按需计费模式更优惠。 按需计费：后付费模式，默认勾选专属资源模式，空闲时资源不被释放。 区域 选择所在的区域。不同区域的云服务之间内网互
组件，快速定制数据大屏。 使用DLV服务的费用主要是DLV包年包月套餐的费用，您可以根据实际使用情况，选择合适的版本规格。 了解DLI产品价格详情。 数据说明 数据源表：电商业务订单详情宽表 字段名 字段类型 说明 order_id string 订单ID order_channel
所有的聚合函数都能通过添加over子句来当做窗口函数使用。聚合函数将在当前窗口框架下的每行记录进行运算。 下面的查询生成每个职员按天计算的订单价格的滚动总和。 select dept,userid,sal,sum(sal) over (partition by dept order by
spark.sql.aggregate.adaptivePartialAggregationInterval：该参数用于配置分析间隔，即在处理了多少行数据之后，Spark会进行一次分析，用来决定是否需要跳过部分聚合。 spark.sql.aggregate.adaptivePartia
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