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增强型跨源连接标签管理 操作场景 标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对，它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。 如果用户在其他云服务中使用了标签，建议用户为同一个业务所使用的云资源创建相同的标签键值对以保持一致性。 如您的组织已经设定DLI
使用CES监控DLI服务 功能说明 本章节定义了数据湖探索服务上报云监控的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索数据湖探索服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.DLI 监控指标 表1 数据湖探索服务支持的监控指标 指标ID
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。 注意事项 如果需要查看管理员或者其他用户账号下的数据库，需要对当前用户授权（显示权限），具体请参考常用操作与系统权限关系。 数据库和表赋权对象具有层级关系，用户赋予上
TABLESAMPLE 有BERNOULLI和SYSTEM两种采样方法。 这两种采样方法都不允许限制结果集返回的行数。 BERNOULLI 每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的
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。 详细的数据说明请参考数据说明。
表1 UPDATE参数 参数 描述 database_name Database名称，由字母、数字和下划线（_）组成。 table_name Database中的表名，由字母、数字和下划线（_）组成。 bucket_name obs桶名称。 tbl_path Delta表在obs桶中的存储位置。
Final.jar avatica-metrics-1.16.0.jar jaeger-core-1.6.0.jar netty-handler-ssl-ocsp-4.1.86.Final.jar avatica-server-1.16.0.jar jaeger-thrift-1.6.0.jar
UPDATE 命令功能 UPDATE命令根据列表达式和可选的过滤条件更新Hudi表。 命令格式 UPDATE tableIdentifier SET column = EXPRESSION(,column = EXPRESSION) [ WHERE boolExpression]
binary，varbinary，timestamp，date，char，array，row，map，struct。其余的类型在数据查询和运算时支持。 通常情况下，大部分非复合数据类型都可以通过字面量加字符串的方式来输入，示例为添加了一个json格式的字符串： select json
) 语法说明 WITH OPTIONS catalog属性一般用于存储关于这个catalog额外的信息。 表达式 key1=val1 中的键和值都是字符串文本常量。 父主题： DDL语法定义
在实际使用过程中，开发人员创建了数据库和表，交给测试人员进行测试，测试人员测试完成后，再交给运维人员进行体验，在这种情况下，可以通过修改数据库的所有者，将数据转移给其他所有者。 修改数据库所有者 修改数据库所有者的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面修改数据库所有者。
CSV Format 功能描述 CSV Format 允许我们基于CSV schema 进行解析和生成CSV 数据。目前的CSV schema 是基于table schema 推导出来的。更多具体使用可参考开源社区文档：CSV Format。 支持的Connector Kafka
从Catalog中删除指定的数据库，如果数据库中包含表，则必须在执行DROP DATABASE之前删除这些表，或者使用CASCADE模式。 DATABASE和SCHEMA在概念上是等价可互换的。 [IF EXISTS] 如果目标数据库不存在，将抛出错误提示，但如果使用了IF EXISTS子句则不会抛出错误提示。
部分，partToExtract的有效值包括HOST，PATH， QUERY， REF， PROTOCOL， AUTHORITY，FILE和USERINFO。 例如：parse_url('http://facebook.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1'
fetching topic metadata" ，说明Flink作业在尝试获取Kafka主题的元数据时超时了。 此时您需要先检查Flink作业和Kafka的网络连通性，确保执行Flink作业所在的队列可以访问Kafka所在的VPC网络。 若果网络不可达，请先配置网络连通后再重新执行作业。
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前，Avro schema 从表schema 推导。 更多具体使用可参考开源社区文档：Avro Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka
orc.compress=SNAPPY 来允许spappy压缩。 数据类型映射 Orc 格式类型的映射和 Apache Hive 是兼容的。下面的表格列出了 Flink 类型的数据和 Orc 类型的数据的映射关系。 表2 数据类型映射 Flink数据类型 Orc物理类型 Orc逻辑类型
JOIN、INNER JOIN、OUTER JOIN（LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL JOIN）、SEMIN JOIN和ANTI JOIN。 CROSS JOIN CROSS JOIN返回两个关系的笛卡尔积。可以使用CROSS JOIN语法指定，也可以在FROM子句中指定多个relation。
SCHEMA 语法 DESCRIBE DATABASE|SCHEMA [EXTENDED] schema_name 描述 DATABASE和SCHEMA在此处是等价的，可互换的，它们有这相同的含义。 该语法用于显示SCHEMA的名称、注释、还有它在文件系统上的根路径。 可选项EX
col2 是 数据类型为数值的列。其他类型返回NULL。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 示例代码 计算所有商品库存（items）和价格（price）的协方差。命令示例如下： select covar_pop(items，price) from warehouse; 返回结果如下：
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