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详情可参考：Apache Flink Hive 方言 功能描述 Flink目前支持两种SQL 方言: default 和 hive。您需要先切换到Hive 方言，然后才能使用Hive语法编写。下面介绍如何使用SQL设置方言。 您可以为执行的每个语句动态切换方言。
资产识别与管理 DLI 可以通过标签实现资源的标识与管理。 使用场景 通常您的业务系统可能使用了华为云的多种云服务，您可以为这些云服务下不同的资源实例分别设置标签，各服务的计费详单会体现这些资源实例设置的标签。
使用hive 方言：建表语句需要使用EXTERNAL关键字。 使用hive语法的DLI Lakehouse表 使用hive 方言：表属性中需要添加'is_lakehouse'='true'。
建议切换到Hive方言来创建Hive兼容表。如果您想用默认的方言创建Hive兼容表，确保在您的表属性中设置'connector'='hive'，否则在HiveCatalog中一个表默认被认为是通用的。如果使用Hive方言，就不需要connector属性。了解Hive方言。
Hive 创建Hive Catalog Hive方言 Hive源表 Hive结果表 Hive维表 使用Temporal join关联维表的最新分区 使用Temporal join关联维表的最新版本 父主题： Connector列表
使用hive 方言：建表语句需要使用EXTERNAL关键字。 使用hive语法的DLI Lakehouse表 使用hive 方言：表属性中需要添加'is_lakehouse'='true'。
使用hive 方言：建表语句需要使用EXTERNAL关键字。 使用hive语法的DLI Lakehouse表 使用hive 方言：表属性中需要添加'is_lakehouse'='true'。 开启checkpoint功能。 建议切换到Hive方言来创建Hive兼容表。
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。
解决方案 以上问题可能是由于系统未能识别新用户信息。 请按以下步骤进行排查： 请先确认下当前用户名是否存在。 如该用户存在，请重新登录管理控制台，系统才能对该用户进行授权操作。 父主题： Flink作业咨询类
识别产生按需计费的原因，并重新选择正确的套餐包或保证账户中的余额充足。 未购买套餐包，在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 包年/包月 对于包年/包月DLI资源。如队列或弹性资源池，用户已经预先支付了资源费用，因此在账户出现欠费的情况下，已有的包年/包月资源仍可正常使用。
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书
这样，数据库会识别到这些字段应该由系统自动生成值，而不是由用户指定。 父主题： 增强型跨源连接类
响应消息 表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 id 否 String 批处理作业的ID，采用UUID（通用唯一识别码）格式。 state 否 String 批处理作业的状态，请参见创建批处理作业中的表7。
不过，在基础设施、BGP网络品质、资源的操作与配置等方面，中国大陆各个区域间区别不大，如果您或者您的目标用户在中国大陆，可以不用考虑不同区域造成的网络时延问题。 香港、曼谷等其他地区和国家提供国际带宽，主要面向非中国大陆地区的用户。
使用DLI进行电商BI报表分析 应用场景 某商城作为中国一家自营式电商，在保持高速发展的同时，沉淀了数亿的忠实用户，积累了海量的真实数据。如何利用BI工具从历史数据中找出商机，是大数据应用在精准营销中的关键问题，也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。
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