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有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目
Python SDK环境配置 操作场景 在进行二次开发时，要准备的开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 安装Python Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual
6，则计算单元为8CU。 如果不手动配置TaskManager资源，则单TM所占CU数默认为1，单TM slot数显示值为0，但实际上，单TM slot数值依据上述公式计算结果为2。 如果手动配置TaskManager资源，请依据上述公式计算配置，建议作业最大并行数为计算单元2倍为宜。
6，则计算单元为8CU。 如果不手动配置TaskManager资源，则单TM所占CU数默认为1，单TM slot数显示值为0，但实际上，单TM slot数值依据上述公式计算结果为2。 如果手动配置TaskManager资源，请依据上述公式计算配置，建议作业最大并行数为计算单元2倍为宜。
T(subValue, length) ON TRUE; UDAF UDAF函数需继承AggregateFunction函数。首先需要创建一个用来存储计算结果的Accumulator，如示例里的WeightedAvgAccum。 编写代码示例 public class WeightedAvgAccum
T(subValue, length) ON TRUE; UDAF UDAF函数需继承AggregateFunction函数。首先需要创建一个用来存储计算结果的Accumulator，如示例里的WeightedAvgAccum。 编写代码示例 public class WeightedAvgAccum
char_matchcount char_matchcount(string <str1>, string <str2>) BIGINT 计算str1中有多少个字符出现在str2中。 encode encode(string <str>, string <charset>) BINARY
据库。 在DLI数据目录库下创建数据库和表请参考在DLI控制台创建数据库和表。 数据库 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。数据库通常用于存储、检索和管理结构化数据，由多个数据表组成，这些数据表通过键和索引相互关联。 表 表是数据库最重要的组
升级Spark引擎和修改数据表时，如新建队列时切换了计算资源类型可能会导致计费资源的费用变化。 如果原队列使用的是弹性资源池类型的计算资源，那么新建队列不涉及计算资源的费用变化。 如果原队列使用的是非弹性资源池的类型的计算资源，那么使用弹性资源池资源新建队列后计算资源的费用将发生变化，具体情况以计算资源的价格详情为准。
L情况下，默认值为0。 STRING 字符串类型。 FLOAT 单精度浮点型，存储空间为4字节，在NULL情况下，采用计算值默认值为0。 由于浮点类型的数据在计算机中的存储方式的限制，在比较两个浮点类型的数据是否相等时，因存在精度问题，不能直接采用“a==b”的方式进行比较，建议
该表进行ETL计算时通常会使用时间范围进行裁剪（例如最近一天、一月、一年），这种表通常可以通过数据的创建时间来做分区以保证最佳读写性能。 维度表数据量一般整表数据规模较小，以更新数据为主，新增较少，表数据量比较稳定，且读取时通常需要全量读取做join之类的ETL计算，因此通常使用非分区表性能更好。
T(subValue, length) ON TRUE; UDAF UDAF函数需继承AggregateFunction函数。首先需要创建一个用来存储计算结果的Accumulator，如示例里的WeightedAvgAccum。 编写代码示例 public class WeightedAvgAccum
precombine.field' = 'price') 流式计算采用MOR表。 流式计算为低时延的实时计算，需要高性能的流式读写能力，在Hudi表中存在的MOR和COW两种模型中，MOR表的流式读写性能相对较好，因此在流式计算场景下采用MOR表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下：
5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 // 每天计算SUM（金额）（事件时间）。 insert into temp SELECT name, TUMBLE_START(ts, INTERVAL
重置规则 扫描数据量套餐包 按照用户每个作业的数据扫描量（单位为“GB”）收取计算费用。 仅适用于default 队列。 扫描数据量套餐的额度按订购周期会重置。 弹性资源池CU时套餐包 按照“CU时”收取计算费用，用户在弹性资源池添加的队列上运行作业时按照弹性资源池CU时计费。 适用
Hash函数 函数说明 表1 Hash函数说明 Hash函数 函数说明 MD5(string) 返回以32个十六进制数所表示的字符串的MD5哈希值 若字符串是null，则返回null SHA1(string) 返回以40个十六进制所表示的字符串的SHA-1哈希值 若字符串是null，则返回null
DLI在不同的计费项下有不同的计费模式，具体详见表1说明。 表1 DLI计费模式 计费项 计费模式 计费模式说明 计算计费 包年/包月 按照弹性资源池包年/包月的固定费用计费。 按需计费 按需弹性资源池资源使用CU时进行计费。 计算费用=单价*CU数*小时数 CU时套餐包 DLI提供了弹性资源池CU时套餐包。 CU时套餐包的额度会按订购周期重置。
发阈值（对于Flink任务来说就是compaction.delta_commits的值）。 MOR表下游采用流式计算，历史版本保留小时级。 如果MOR表的下游是流式计算，例如Flink流读，可以按照业务需要保留小时级的历史版本，这样的话近几个小时之内的增量数据可以通过log文件读
版本支持公告 DLI计算引擎版本生命周期 Flink 1.15版本说明 Flink 1.12版本说明 Spark 3.3.1版本说明 Spark 3.1.1版本说明 Spark 2.4.5版本说明 Spark2.4.x与Spark3.3.x版本差异对比
等数据库。 示例： Flink 实时消费用户订单数据的 Kafka 源表，通过Redis维表将商品ID关联维表获取商品分类，并计算不同类别的商品销售金额，将计算结果写入 RDS（Relational Database Service，如 MySQL） 结果表中。 表信息如下： 源表：
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