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示例说明：创建一个名为student的分区表，该分区表使用院系编号（facultyNo）和班级编号（classNo）进行分区，该student表会同时按照不同的院系编号（facultyNo）和不同的班级编号（classNo）分区。 在实际的使用过程中，您可以选择合适的分区字段并将其添加到PARTITIONED
该API用于将数据库或数据表的数据权限赋给指定的其他用户或项目。 被赋权用户所在用户组的所属区域需具有Tenant Guest权限。 赋权给项目时，只可以赋权给相同租户下的相同区域的项目。 关于Tenant Guest权限的介绍和开通方法，详细参见权限策略和《统一身份认证服务 用户指南》中的创建用户组。
Lake技术实现的数据存储解决方案，它使用基于文件的事务日志扩展了 Parquet 数据文件，可以处理 ACID 事务和可缩放的元数据。 Delta Lake与Apache Spark API完全兼容，并且其设计能够与结构化流式处理紧密集成，可以轻松地将单个数据副本用于批处理和流式处理操作，并提供大规模增量处理。
显示函数详情 功能描述 查看指定函数的相关信息。 语法格式 1 DESCRIBE FUNCTION [EXTENDED] [db_name.] function_name; 关键字 EXTENDED：显示扩展使用信息。 注意事项 返回已有函数的元数据（实现类和用法），如果函数不存在，则系统报错。
范围内的窗口、FOLLOWING 所描述的区间并未支持。 ORDER BY 必须指定于单个的时间属性。 可以在一个 SELECT 子句中定义多个 OVER 窗口聚合。然而，对于流式查询，由于目前的限制，所有聚合的 OVER 窗口必须是相同的。 OVER 窗口需要数据是有序的。因为表没有固定的排序，所以
检查Flink作业SQL语句中的DIS通道是否存在。 如果Flink作业中的DIS通道还未创建，请参见《数据接入服务用户指南》中“开通DIS通道”章节。 确保创建的DIS通道和Flink作业处于统一区域。 如果DIS通道已创建，则检查确保DIS通道和Flink流作业是否处于同一区域。
DLI对接LakeFormation功能的使用依赖于“湖仓构建”服务的上线状态，如需了解“湖仓构建”服务的上线范围请参考全球产品和服务。 操作流程 图1 操作流程 约束限制 在表1中提供了支持对接LakeFormation获取元数据的队列和引擎类型。 查看队列的引擎类型和版本请参考查看队列的基本信息。 表1
添加数据源的相关配置，请参见图1。 驱动：上传下载的DLI JDBC驱动。 URL：后面填写DLI jdbc的URL，URL的格式见表2，属性配置项说明见表3。 指定数据库： “表结构模式”可填写需访问的数据库名称，如果填写，后续创建数据集时，刷新表，页面上只可见该数据库下的表。如果
return print(table) 完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 创建OBS表 DLI提供创建OBS表的接口。您可以使用该接口创建数据存储在OBS的表。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
使用“按需专属”计费模式的队列可以直接迁移至新购的弹性资源池中。 使用“包年/包月”和“按需计费-非专属”的队列，请退订队列资源后，重新购买弹性资源池，使用新购的弹性资源池执行作业。 “弹性资源池队列”对比“包年/包月”和“按需计费”计费模式队列有哪些优势？ “包年/包月”和“按需计费”队列：固定资源规格，当作业
fka Broker节点的hostname和IP的对应关系添加到DLI队列中。Kafka Broker节点的hostname和IP请联系Kafka服务的部署人员。 前提条件 确保已创建弹性资源池和队列。 用户运行Flink Jar作业时，需要将二次开发的应用代码构建为Jar包，上
配置Beeline通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Beeline是数据分析师和数据工程师的重要工具之一，适用于大规模数据处理的场景。Beeline提供了的SQL引擎，使得用户可以使用SQL的语言来执行数据查询、数据分析和管理任务。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使用
虚拟私有云 选择已有的虚拟私有云。 如需重新创建VPC和子网，请参考创建虚拟私有云和子网。 说明： 跨源场景数据源网段和弹性资源池的网段不能重合。 - 数据库端口 默认使用3306端口。 3306 安全组 安全组限制实例的安全访问规则，加强云数据库RDS服务与其他服务间的安全访问。
CU数量=实际CU数量=max[管理单元和TaskManager的CPU总和，(管理单元和TaskManager的内存总和/4)] 管理单元和TaskManager的CPU总和=实际TM数 * 单TM所占CU数 + 管理单元。 管理单元和TaskManager的内存总和= 实际TM数 * 设置的单个TM的内存 +
Python开发环境配置 操作场景 在安装和使用Python SDK前，确保您已经完成开发环境的基本配置。 Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。
last_value last_value函数用于取当前行所对应窗口的最后一条数据的值。 使用限制 窗口函数的使用限制如下： 窗口函数只能出现在select语句中。 窗口函数中不能嵌套使用窗口函数和聚合函数。 窗口函数不能和同级别的聚合函数一起使用。 命令格式 last_value(<expr>[
已有表但是查询不到时，大概率是因为当前登录的用户没有对该表的查询和操作权限。 解决措施 联系创建该表的用户，让该用户给需要操作该表的其他用户赋予查询和操作的权限。赋权操作如下： 使用创建表的用户账号登录到DLI管理控制台，选择“数据管理 > 库表管理”。 单击对应的数据库名称，进入到表管理界面。在对应表的“操作”
first_value first_value函数用于取当前行所对应窗口的第一条数据的值。 使用限制 窗口函数的使用限制如下： 窗口函数只能出现在select语句中。 窗口函数中不能嵌套使用窗口函数和聚合函数。 窗口函数不能和同级别的聚合函数一起使用。 命令格式 first_value(<expr>[
本例介绍通过DLI控制台提交Jar作业程序包的基本流程。由于不同的业务需求，Jar包的具体编写会有所差异。建议您参考DLI提供的示例代码，并根据实际业务场景进行相应的编辑和定制。获取DLI样例代码。 操作流程 使用DLI提交Spark Jar作业的操作流程如表1所示。 开始进行如下操作前，请务必参考准备工作完成必要操作。
S表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括：创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已创建OBS的桶。具体OBS操作可以参考《对象存储服务用户指南》。本指导中的OBS桶名都为“dli-test-021”。
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