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单击“确定”，进入“编辑”页面。 模板编辑页面参数说明参考表5。 表5 编辑模板参数说明 功能 描述 名称 可以修改模板名称。 描述 可以修改模板描述。 保存方式 修改：将修改保存至当前的模板中。 新增：将修改另存为新的模板。 SQL语句编辑区域 输入详细的SQL语句，实现业务逻辑功能。SQL语句的
业网络流入速率、网络流出速率、CPU使用率、内存使用率、磁盘利用率、失败作业率、等待作业数等信息。还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。 关于DLI支持的监控指标请参见数据湖探索监控指标说明及查看指导。 父主题： 安全
bootstrap.servers 是 kafka brokers地址，以逗号分隔 connector.sink-partitioner 否 记录分区方式，支持：'fixed', 'round-robin'及'custom' connector.sink-partitioner-class 否
数据源类型，“dis”表示数据源为数据接入服务，必须为dis。 connector.region 是 数据所在的DIS区域。 connector.ak 否 访问密钥ID(Access Key ID)，需与sk同时设置 connector.sk 否 Secret Access Key，需与ak同时设置
DLI提供的增强型跨源连接功能，通过建立对等连接，实现DLI与数据源的VPC网络互通，为DLI的跨源分析提供了支持。 目前DLI支持跨源访问的数据源请参考跨源分析开发方式。 增强型跨源连接收费吗？ 增强型跨源连接不计费。 怎样创建增强型跨源连接？ 在DLI管理控制台，单击“跨源管理 > 增强型跨源
to date Format format(format, args...) → varchar 描述：对一个字符串，按照格式字符串指定的方式进行格式化，并返回。 SELECT format('%s%%',123);-- '123%' SELECT format('%.5f',pi());--
bootstrap.servers 是 kafka brokers地址，以逗号分隔。 connector.sink-partitioner 否 记录分区的方式，支持：'fixed', 'round-robin'及'custom'。 connector.sink-partitioner-class
每一个增强型跨源对每一个绑定的队列都会创建一个对等连接。该对等连接用于实现跨VPC通信，请确保数据源使用的安全组开放了DLI队列网段的访问，并且在使用跨源过程中不要删除该对等连接。 对等连接的连接状态： 跨源连接的状态信息，包括以下三种状态：创建中、已激活、已失败。 当连接状
您可以将 CUMULATE 函数视为首先应用具有最大窗口大小的 TUMBLE 窗口，然后将每个滚动窗口拆分为具有相同窗口开始但窗口结束步长不同的几个窗口。 所以累积窗口会产生重叠并且没有固定大小。 例如：1小时步长，24小时大小的累计窗口，每天可以获得如下这些窗口：[00:00,
valueN) → [same as input] 返回提供的最小值。 批量比较判断：ALL，ANY和SOME 量词ALL，ANY和SOME可以参考以下方式，结合比较操作符一起使用： expression operator quantifier ( subquery ) 以下是一些量词和比较运
字符串函数 表1 字符串函数 函数 返回类型 描述 string1 || string2 STRING 返回两个字符串的拼接 CHAR_LENGTH(string) CHARACTER_LENGTH(string) INT 返回字符串中的字符数量 UPPER(string) STRING
字符串函数 表1 字符串函数 函数 返回类型 描述 string1 || string2 STRING 返回两个字符串的拼接 CHAR_LENGTH(string) CHARACTER_LENGTH(string) INT 返回字符串中的字符数量 UPPER(string) STRING
4.x的V1表修改为V2表。 升级Spark 2.4.x的V2表升级为Spark 3.3.1的V2表。 同时还需考虑Spark jar作业API语法的兼容性。 表3 DLI各Spark版本对V1、V2表兼容列表 表类型 Spark2.4 通用队列 Spark3.3 通用队列 V1表
中TPC-H样例数据说明。 在“SQL模板”页面右上角，单击“设置”可以选择是否按照分组展示模板。 如果选择“按分组展示”，有以下三种展示方式：展开第一个分组、全部展开、全部收起。 创建SQL作业模板 创建模板的操作入口有两个，分别在“作业模板”和“SQL编辑器”页面。 在“作业模板”页面创建模板。
缺点是随着数据的增长，文件依然会持续膨胀； 方法二：大粒度分区（推荐），如果使用分区表则需要根据数据增长情况来计算，例如使用年分区，这种方式相对麻烦些但是多年后表无需重新导入。 方法三：数据老化，按照业务逻辑分析大的维度表是否可以通过数据老化清理无效的维度数据从而降低数据规模。
); insert into printSink select * from kafkaSource; 向kafka中以avro的序列化方式插入如下数据： {"order_id":"202103241000000001","order_channel":"webShop","o
字符串函数 表1 字符串函数 SQL函数 描述 string1 || string2 返回 STRING1 和 STRING2 的连接。 CHAR_LENGTH(string) CHARACTER_LENGTH(string) 返回字符串中的字符数。 UPPER(string) 以大写形式返回字符串。
"value":"xxx"}'); -- {"id":1, "value":"xxx"} 注意： json_format和CAST(json AS VARCHAR)具有完全不同的语义。 json_format将输入JSON值序列化为遵守7159标准的JSON文本。JSON值可以是JSON对象、JSON数组、JSO
前提条件 请务必确保您的账户下已在云搜索服务里创建了集群。如何创建集群请参考《云搜索服务用户指南》中创建集群章节。 如果需要通过集群账号和密码访问Elasticsearch，则创建的云搜索服务集群必须开启安全模式并且关闭https。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与云
intSize 最新checkpoint的大小，如果启用了增量检查点或更改日志，则此度量可能与lastCheckpointFullSize不同。 flink_jobmanager_job_numberOfInProgressCheckpoints 正在进行的checkpoint的数量
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