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件的事务日志扩展了 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
码。完成DLI对接Notebook实例后，您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代码的编写与作业的开发，使用Notebook灵活的进行数据分析与探索，本节操作介绍使用Notebook作业提交DLI作业的操作步骤。 关于Jupyter Notebook的详细操作指导，请参见Jupyter
因为继承的权限已经足够使用，重复授权还可能导致表权限管理上的混乱。 在控制台操作表权限时： 如果“用户授权”赋予表的权限与继承权限相同，系统会提示已有该权限无需重复操作。 通过“项目授权”赋予的权限与继承权限相同时，系统不再向您提醒重复的权限信息。 父主题： DLI权限管理类
java:2662) ... 32 common frames omitted 原因分析 Flink jar包冲突。用户提交的flink jar 与 DLI 集群中的hdfs jar包存在冲突。 处理步骤 1. 将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency>
全外连接 功能描述 根据左表与右表的所有记录进行匹配，没有匹配值的记录返回NULL。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference FULL OUTER JOIN table_reference ON join_condition;
用户可以基于Flink的API进行二次开发，构建自己的应用Jar包，提交到DLI队列运行，实现与MRS Kafka、HBase、Hive、HDFS，DWS，DCS等数据源的交互。 本章节以通过自定义作业与MRS进行交互为例进行说明。 更多样例代码请通过DLI样例代码获取。 环境准备 登录M
A和B相减。结果数据类型与操作数据类型相关。 A * B 所有数字类型 A和B相乘。结果数据类型与操作数据类型相关。 A / B 所有数字类型 A和B相除。结果是一个double（双精度）类型的数值。 A % B 所有数字类型 A对B取余数，结果数据之类与操作数据类型相关。 A &
HAVING HAVING HAVING与聚合函数和GROUP BY一起使用，来控制选在哪些组。HAVING能够在分组和聚合计算之后，过滤掉不满足给定条件的组。 例如： SELECT count(*), mktsegment, nationkey, CAST(sum(acctbal)
Hudi开发规范概述 范围 本节内容介绍DLI-Hudi组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则，适用于Hudi开发场景的表的设计、管理与作业开发。 主要包括以下方面的规范： 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述：
测试地址连通性 DLI提供的“测试地址连通性”用于验证DLI队列与目标地址之间的网络连通性。 常用于读写外部数据源场景，在配置了跨源连接后，检验DLI队列与绑定的跨源对端地址之间的通信能力。 测试队列与数据源地址连通性 登录DLI管理控制台，选择“资源管理 > 队列管理”。 在“
DLI增强型跨源连接创建对等连接的主要原因是为了实现DLI与不同VPC中的数据源之间的网络连通。 当DLI需要访问外部数据源，而这些数据源位于不同的VPC中时，由于网络隔离，DLI默认无法直接读取这些数据源的数据。通过创建增强型跨源连接，可以采用对等连接的方式打通DLI与数据源的VPC网络，从而实现数据的互通和跨源分析。
regex_expression]; 关键字 无。 参数说明 表1 参数说明 参数 描述 regex_expression 数据库名称。 注意事项 DATABASES与SCHEMAS是等效的，都将返回所有的数据库名称。 示例 查看当前的所有数据库。 1 SHOW DATABASES; 查看当前的所有以test开头的数据库。
使用DLI分析车联网场景驾驶行为数据 应用场景 在车联网领域，云计算与大数据为企业提供了强大的分析挖掘能力，可以帮助企业和车队管理者更加科学、便捷地进行车辆数据管理与分析。 方案架构 根据已有的某货运公司车辆定时上报的详单数据和货运订单数据，DLI可以完成对该货运公司车辆行驶特点分析、记录明细的查询。
Format概述 Flink 提供了一套与表连接器（table connector）一起使用的表格式（table format）。 表格式是一种存储格式，定义了如何把二进制数据映射到表的列上。 表1 Flink支持格式 Formats 支持的Connectors CSV Kafka
2021-03-24 10:00:30 2021-03-24 10:01:00 1 OVER WINDOW Over Window与Group Window区别在于Over window每一行都会输出一条记录。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
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查询弹性资源池下所有队列 功能介绍 查询队列与弹性资源池的关联关系。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 GET /v3/{project_id}/elastic-resource-pools/{elastic_resource_pool_name}/queues
covar_pop(items，price) from warehouse; 返回结果如下： _c0 1.242355 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）和价格（price）的协方差。命令示例如下：
covar_samp(items,price) from warehouse; 返回结果如下： _c0 1.242355 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）和价格（price）的样本协方差。命令示例如下：
concat(binary1, ..., binaryN) → varbinary 将binary1，binary2，binaryN串联起来。这个函数返回与SQL标准连接符||相同的功能。 select concat(X'32335F',x'00141f'); -- 32 33 5f 00 14
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