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转换函数 cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。
FOLLOWING：定义窗口的上限，即窗口从当前行向后数num行处结束。 UNBOUNDED FOLLOWING：表示窗口没有上限。 ROWS BETWEEN…和RANGE BETWEEN…的区别： ROW为物理窗口，即根据ORDER BY子句排序后，取前N行及后N行的数据计算（与当前行的值无关，只与排序后的行号相关）。
区域和可用区 什么是区域、可用区？ 区域和可用区用于描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Re
初步认识华为云数据湖探索，了解数据湖探索的基本功能、应用场景、基本概念和使用限制，有助于您更准确地匹配实际业务。 产品介绍 什么是DLI 应用场景 使用限制 与其他云服务的关系 03 入门 购买DLI队列后，您可以运行SQL作业和Spark作业，开启您的数据湖探索使用之旅。 使用前须知 准备工作
跨源作业可将数据存储在对应的服务中，目前支持CloudTable，CSS，DCS，DDS，DWS，MRS，RDS等。 DLI表与OBS表有什么区别？ DLI表表示数据存储在本服务内部，用户不感知数据存储路径。 OBS表表示数据存储在用户自己账户的OBS桶中，源数据文件由用户自己管理。
Jar作业：允许用户提交编译为Jar包的Flink作业，提供了更大的灵活性和自定义能力。适合需要自定义函数、UDF（用户定义函数）或特定库集成的复杂数据处理场景。可以利用Flink的生态系统，实现高级流处理逻辑和状态管理。 Spark作业 Spark作业是指用户通过可视化界面和RESTful API提交的作业，支持提交Spark
DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 代表需要被四舍五入的值。 该命令与传统四舍五入方式的区别在于，对数字5进行操作时，由前一位数字来决定，前一位数字为奇数，增加一位，前一位数字为偶数，舍弃一位。 参数a非DOUBLE类型时，会隐式转换为DOUBLE类型后参与运算。
时支持IAM项目和企业项目，表示此授权项对应的自定义策略，可以在IAM和企业管理两个服务中给用户组授权并生效。如果仅支持IAM项目，不支持企业项目，表示仅能在IAM中给用户组授权并生效，如果在企业管理中授权，则该自定义策略不生效。 关于IAM项目与企业项目的区别，详情请参见：IAM与企业管理的区别。
性能方面各个索引的区别如下： Bucket索引 优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持，Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。 缺点：Bucket个数不能动态调整，数据量波动和整表数据量持续上涨会
后续章节操作都需要在testdb数据库下进行操作。 DataSource和Hive两种语法创建OBS表的区别 DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异。两种语法创建OBS表主要差异点参见表1。 表1 DataSource语法和Hive语法创建OBS表的差异点 语法
中访问所有Flink和Spark支持的数据源与输出源，如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。 具体内容请参见《数据湖探索开发指南》。 存算分离 用户将数据存储到OBS后，DLI可以直接和OBS对接进行数据分析。存算分离的架构下，使得存储资源和计算资源可以分开申请和计费，降低了成本并提高了资源利用率。
分钟内没有观测到新纪录，这个窗口将会被关闭。会话时间窗口可以使用事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）。 窗口辅助函数 可以使用以下辅助函数选择组窗口的开始和结束时间戳以及时间属性。 辅助函数必须使用与GROUP BY 子句中的分组窗口函数完全相同的参数来调用 表2 窗口辅助函数表 辅助函数 说明
"0001" 2) "330106" Q：当data-type为list时，schema-syntax为fields和array的区别是什么？ A：fields和array的不同不会导致结果不同。只是在flink建表语句中不同，fields可以是多个字段，而array需要该字段为
"0001" 2) "330106" Q：当data-type为list时，schema-syntax为fields和array的区别是什么？ A：fields和array的不同不会导致结果不同。只是在flink建表语句中不同，fields可以是多个字段，而array需要该字段为
-syntax为fields和map有什么区别？ A：当schema-syntax为fields时，会将Redis的key中hash值赋给flink中同名相应字段；当schema-syntax为map时，会将Redis的每个hash中的hashkey和hashvalue放入一个m
-syntax为fields和map有什么区别？ A：当schema-syntax为fields时，会将Redis的key中hash值赋给flink中同名相应字段；当schema-syntax为map时，会将Redis的每个hash中的hashkey和hashvalue放入一个m
的订单数量，并根据窗口的订单id和窗口开启时间作为主键，将结果实时统计到JDBC中： 根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。若
的订单数量，并根据窗口的订单id和窗口开启时间作为主键，将结果实时统计到JDBC中： 根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。如
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