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然后这些文件将被发送给Committer并提交为正式文件，在这之后，原始的临时文件也会被删除掉。 分区功能 Filesystem sink支持分区功能，通过partitioned by语法根据选择的字段进行分区。示例如下： path └── datetime=2022-06-25 └──
) JSON_OBJECTAGG([KEY] key VALUE value [ { NULL | ABSENT } ON NULL ]) 通过将键值表达式聚合到单个JSON对象中来构建JSON对象字符串。 键表达式必须返回一个不可为空的字符串。值表达式可以是任意的，包括其他JSON函数。如果值为NULL，则ON
7 验证和使用DLI的UDAF函数 DLI控制台 在DLI作业中使用创建的UDAF函数。 操作步骤 新建Maven工程，配置pom文件。以下通过IntelliJ IDEA 2020.2工具操作演示。 打开IntelliJ IDEA，选择“File > New > Project”。
6 验证和使用DLI的UDTF函数 DLI控制台 在DLI作业中使用创建的UDTF函数。 操作步骤 新建Maven工程，配置pom文件。以下通过IntelliJ IDEA 2020.2工具操作演示。 打开IntelliJ IDEA，选择“File > New > Project”。
2版本的作业也请您尽快切换至新版本的Spark引擎，否则作业执行过程中出现的错误，不再提供该版本的任何技术服务支持。 如您有任何问题，可随时通过工单或者服务热线（4000-955-988或950808）与我们联系。 常见问题 DLI Spark 2.3.2版本停止服务后，正在使用该版本的作业有哪些影响？
表示保留第一行，Order by DESC 表示保留最后一行。 WHERE (rownum = 1 | rownum <=1 | rownum < 2)： 优化器通过 rownum = 1 | rownum <=1 | rownum < 2 来识别查询能否被翻译成窗口去重。 注意事项 Flink 只支持
律的，比如：近一个月的数据更新占比最大，可以按照月份创建分区；近一天内的数据更新占比大，可以按照天进行分区。 采用Bucket索引，写入是通过主键Hash打散的，数据会均匀的写入到分区下每个桶。因为各个分区的数据量是会有波动的，分区下桶的个数设计一般会按照最大分区数据量计算，这样
parquet_use_column_names=true; 对于orc或parquet格式的分区表或事务表，drop column后无法通过设置Session属性的方式来确保查询成功。 将表中列名为column_name的列重命名为new_column_name。 ALTER TABLE
s级别带宽和百万级别的IOPS，适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时会统计大小。 添加数据时不会修改大小。 如需查看表大小可以通过OBS查看。 CTAS建表语句不能指定表的属性。 关于分区表的使用说明： 创建分区表时，PARTITONED BY中指定分区列必须是不在表
throws DLIException { System.out.println("list all batch jobs..."); // 通过调用DLIClient对象的listAllBatchJobs方法查询批处理作业 String queueName = "queueName";
可以考虑以下几种方式进行复杂类型数据处理： 字段扁平化处理，将下一级的字段展开放在同一层Schema字段中。 使用二进制方式进行写入与读取，并通过自定义函数进行编解码。 示例 指定table 1 2 3 4 5 6 7 create table test_redis(name string
表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 每页的数量。默认为100。 name 否 String 通过弹性资源池名称进行模糊匹配。 offset 否 Integer 偏移量。默认为0。 status 否 String 弹性资源池状态。具体参数范围如下：
ON能被用于指定在OBS上存储的路径。 示例 创建一个新表orders，使用子句with指定创建表的存储格式、存储位置、以及是否为外表。 通过“auto.purge”参数可以指定涉及到数据移除操作（如DROP、DELETE、INSERT OVERWRITE、TRUNCATE TABLE）时是否清除相关数据：
配表达式。 规则匹配表达式首尾的空格，不会参与匹配计算。 partition_spec 一个可选参数，使用键值对来指定分区列表，键值对之间通过逗号分隔。需要注意，指定分区时，表名不支持模糊匹配。 示例 -- 演示数据准备 create schema show_schema; create
ch的条数上限，则停止存储数据，以batch.size.entries为准，提交该批次的数据。 es.nodes.wan.only 是否仅通过域名访问es节点，默认为false。使用经典型跨源的连接地址作为es.nodes时，该参数需要配置为true；使用css服务提供的原始内网IP地址作为es
SELECT COUNT(DISTINCT order_id) FROM Orders GROUPING SETS Grouping Sets 可以通过一个标准的 GROUP BY 语句来描述更复杂的分组操作。数据按每个指定的 Grouping Sets 分别分组，并像简单的 group by
sql.distinct.aggregator.enabled false dli.jobs.sql.resubmit.enable null 通过设置该参数可以控制在driver故障、队列重启时Spark SQL作业是否重新提交。 false：禁用作业重试，所有类型的命令都不重新提交
认证类型。 CSS类型跨源认证：适用于“6.5.4”及以上版本的CSS集群且集群已开启安全模式。配置时需指定集群的用户名、密码、认证证书，通过跨源认证将以上信息存储到DLI服务中，便于DLI安全访问CSS数据源。详细操作请参考创建CSS类型跨源认证。 Kerberos类型的跨源认
gment之间怎样分布。 SINGLE Fragment会在单个节点上执行。 HASH Fragment会在固定数量的节点上执行，输入数据通过哈希函数进行分布。 ROUND_ROBIN Fragment会在固定数量的节点上执行，片段在固定数量的节点上执行，输入数据以轮循方式进行分布。
地址，提高作业结果管理的灵活性，便于作业结果的组织和管理。 控制台界面查询结果最多显示1000条数据，如果需要查看更多或者全量数据，则可以通过该功能将数据导出到OBS获取。具体操作步骤如下： 导出查询结果的操作入口有两个，分别在“SQL作业”和“SQL编辑器”页面。 在“作业管理
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