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Top-N 功能描述 Top-N 查询是根据列排序找到N个最大或最小的值。最大值集和最小值集都被视为是一种 Top-N 的查询。如果在批处理或流处理的表中需要显示出满足条件的 N 个最底层记录或最顶层记录， Top-N 查询将会十分有用。 语法格式 SELECT [column_list
使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 操作场景 DLI完全兼容开源的Apache Spark，支持用户开发应用程序代码来进行作业数据的导入、查询以及分析处理。本示例从编写Spark程序代码读取和查询OBS数据、编译打包到提交Spark Jar作业等完整的操作步骤说明来帮助您在
Top-N 功能描述 Top-N 查询是根据列排序找到N个最大或最小的值。最大值集和最小值集都被视为是一种 Top-N 的查询。若在批处理或流处理的表中需要显示出满足条件的 N 个最底层记录或最顶层记录， Top-N 查询将会十分有用。 语法格式 SELECT [column_list
自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 暂不支持通过python写UDF、UDTF、UDAF自定义函数
自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 POM依赖 <dependency>
自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 POM依赖 <dependency>
使用Spark作业访问DLI元数据 操作场景 DLI支持用户编写代码创建Spark作业来创建数据库、创建DLI表或OBS表和插入表数据等操作。本示例完整的演示通过编写java代码、使用Spark作业创建数据库、创建表和插入表数据的详细操作，帮助您在DLI上进行作业开发。 该功能公测阶段
窗口去重 功能描述 窗口去重是一种特殊的去重，它根据指定的多个列来删除重复的行，保留每个窗口和分区键的第一个或最后一个数据。 对于流式查询，与普通去重不同，窗口去重只在窗口的最后返回结果数据，不会产生中间结果。它会清除不需要的中间状态。 因此，窗口去重查询在用户不需要更新结果时，性能较好
自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 POM依赖 <dependency> <groupId
自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 POM依赖 <dependency> <groupId
JSON函数 JSON函数使用SQL标准的ISO/IEC TR 19075-6中描述的JSON路径表达式。它们的语法受到ECMAScript的启发并采用了ECMAScript的许多特性，但既不是其子集，也不是其超集。 路径表达式有两种，一种是宽松模式，另一种是严格模式。当省略时，它默认为严格模式
窗口聚合 窗口表值函数(TVF)聚合 窗口聚合是通过GROUP BY子句定义的，其特征是包含窗口表值函数产生的 “window_start” 和 “window_end” 列。和普通的 GROUP BY 子句一样，窗口聚合对于每个组会计算出一行数据。和其他连续表上的聚合不同，窗口聚合不产生中间结果
永洪BI创建数据集 操作场景 在永洪SaaS生产环境中创建DLI的数据集。 操作步骤 在永洪SaaS生产环境主页，单击左侧导航栏中的“创建数据集”，请参见图1。 图1 创建数据集 在“数据集类型”页面中，选择创建“SQL数据集”，请参见图2。 图2 创建SQL数据集 在“创建数据集
SQL作业运行慢如何定位 作业运行慢可以通过以下步骤进行排查处理。 可能原因1：FullGC原因导致作业运行慢 判断当前作业运行慢是否是FullGC导致： 登录DLI控制台，单击“作业管理 > SQL作业”。 在SQL作业页面，在对应作业的“操作”列，单击“更多 > 归档日志”。
新建跨源连接，显示已激活，但使用时提示communication link failure错误怎么办？ 根因分析 网络连通性问题，建议用户检查安全组选择是否正确，检查安全组网络（vpc）配置。 解决方案 示列：创建RDS跨源，使用时报“communication link failure
使用Hive语法创建DLI表 功能描述 使用Hive语法创建DLI表。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，详细请参考语法格式和注意事项说明。 注意事项 CTAS建表语句不能指定表的属性。 Hive DLI表不支持在建表时指定多字符的分隔符
创建跨源成功但测试网络连通性失败怎么办？ 问题描述 创建跨源并绑定新创建的DLI队列，测试跨源的网络连通性时失败，有如下报错信息： failed to connect to specified address 排查思路 以下排查思路根据原因的出现概率进行排序，建议您从高频率原因往低频率原因排查
查看弹性资源池扩缩容历史 操作场景 当弹性资源池添加队列、删除队列，或添加的队列扩缩容时，可能会引起弹性资源CUs扩缩容变化。控制台提供的“扩缩容历史”功能，可以查看弹性资源池的CUs变化历史。 弹性资源池缩容可能会触发Spark作业和SQL作业内部自动重试，当作业重试超过限制会导致作业执行失败
怎样查看DLI队列负载？ 场景概述 如果需要确认DLI队列的运行状态，决定是否运行更多的作业时需要查看队列负载。 操作步骤 在控制台搜索“云监控服务 CES”。 图1 搜索CES 进入CES后，在页面左侧“云服务监控”列表中，单击“数据湖探索”。 图2 云服务监控 选择队列进行查看
如何查看DLI Spark作业的实际资源使用情况 查看Spark作业原始资源配置 登录DLI 控制台，单击左侧“作业管理”>“Spark作业”，在作业列表中找到需要查看的Spark作业，单击“作业ID”前的，即可查看对应Spark作业的原始资源配置参数。 在创建Spark作业时，配置了
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