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"name")”指定,name为列名 如果需要保存嵌套的DataFrame,则通过“.option("model","binary")”进行保存 如果需要指定数据过期时间:“.option("ttl",1000)”;秒为单位 读取redis上的数据 1 sparkSession.read.format("redis")
多版本备份恢复数据 设置多版本备份数据保留周期 查看多版本备份数据 恢复多版本备份数据 配置多版本过期数据回收站 清理多版本数据 父主题: 表相关
CU = 64CU/3 = 21.33CUs”,系统自动取整到22CUs进行计费。 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
job_finish:已完成 queue_name 否 String 队列名称。 order 否 String 查询结果排序。 asc:按照时间顺序升序排列 desc:按照时间顺序降序排列 默认为“desc”。 limit 否 Integer 返回的数据条数。默认为“10”,最大值为“100”。 name
) ) 多级窗口聚合 window_start 和 window_end 列是普通的时间戳字段,并不是时间属性。因此它们不能在后续的操作中当做时间属性进行基于时间的操作。 为了传递时间属性,需要在 GROUP BY 子句中添加 window_time 列。window_time
copyFile(esTruststoreFileName, esTruststoreLocalPath); // 等待一段时间 Thread.sleep(2000); System.out.println("Files
standard 否 'SQL' String 声明输入和输出的时间戳格式。当前支持的格式为'SQL'和'ISO-8601'。 可选参数 'SQL' 将会以 "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.s{precision}" 的格式解析时间戳, 例如 '2020-12-30 12:13:14
job_finish:已完成 status_desc 否 String 作业状态描述。 create_time 否 Long 作业创建时间。 start_time 否 Long 作业启动时间。 user_id 否 String 作业所属用户标识。 queue_name 否 String 队列名称。长度限制:1-128个字符。
如果同时设置了扩缩容,可根据需要选择“执行周期”,还可与“有效期”进行配合使用。 执行时间 执行定时扩容或者缩容的时间。 每个定时任务开始时,弹性扩缩容的实际开始的时间有5分钟误差。建议扩容时间定时至少比实际使用队列的时间提前20分钟。 每个定时任务之间需要至少有2小时的间隔。 定时任务创建后
request-timeout 否 无 Duration 从连接管理器请求连接的超时时间。超时时间必须大于或者等于 0,如果设置为 0 则是无限超时。 connection.timeout 否 无 Duration 建立请求的超时时间 。 超时时间必须大于或者等于 0 ,如果设置为 0 则是无限超时。 socket
默认情况下,为了保障队列的稳定运行,超过12h的SQL作业会被系统按超时取消处理。 用户可以通过dli.sql.job.timeout(单位是秒)参数配置超时时间。 DLI支撑本地测试Spark作业吗? DLI暂不支持本地测试Spark作业,您可以安装DLI Livy工具,通过Livy工具提供的交互式会话能力调测Spark作业。
修改表生命周期的时间 功能描述 修改已存在的分区表或非分区表的生命周期。 当第一次开启生命周期时,会扫描表/分区会扫描路径下的表数据文件,更新表/分区的LAST_ACCESS_TIME,耗时与分区数和文件数相关。 约束限制 表生命周期处于公测阶段,如果有需要请联系客服申请开通白名单。
日期、时间函数及运算符 日期时间运算符 运算符 示例 结果 + date '2012-08-08' + interval '2' day 2012-08-10 + time '01:00' + interval '3' hour 04:00:00.000 + timestamp '2012-08-08
分钟的窗口中。滑动窗口可以定义在事件时间(批处理、流处理)或处理时间(流处理)上。 SESSION(time_attr, interval) 定义一个会话时间窗口。 会话时间窗口没有一个固定的持续时间,但是它们的边界会根据 interval 所定义的不活跃时间所确定;即一个会话时间窗口在定义的间隔时间内没有事件出现,该窗口会被关闭。
维表配置,缓存的最大行数,超过该值时,最先添加的数据将被标记为过期。-1表示不使用缓存。 lookup.cache.ttl 否 维表配置,缓存超时时间,超过该时间的数据会被剔除。格式为:{length value}{time unit label},如123ms, 321s,支持的时间单位包括: d,h,min,s
to refresh. 问题根因 API以同步模式调用运行时会有两分钟的超时时间限制,如果API调用超过该时间限制则会超时报错。 解决方案 调用“提交SQL作业”API时可以通过设置“dli.sql.sqlasync.enabled”参数为“true”来异步运行该作业。 具体可以参考提交SQL作业API。
scala样例代码 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 CSS非安全集群 开发说明 构造依赖信息,创建SparkSession 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org
怎么进行窗口聚合? A:可以采用非窗口聚合的方式,即将时间字段转换成窗口值,然后根据窗口值进行GROUP BY聚合。 例如:基于上述示例,统计每分钟的订单数,脚本如下(其中order_time为string类型,表示订单的时间)。 insert into printSink select
使用Temporal join关联维表的最新分区 功能描述 对于随时间变化的分区表,我们可以将其读取为无界流,如果每个分区包含某个版本的完整数据,则该分区可以被视为时间表的一个版本,时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区(版本)。 最新分区(版本)由 'streaming-source
String 同步到Hive的数据库名称。 hive_sync.support_timestamp 否 true Boolean 是否支持时间戳。 建议值为True。 changelog.enabled 否 false Boolean 是否消费所有变更(包含中间变更)。 参数取值如下: