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connector 是 无 String 指定需要使用的连接器，此处应为'blackhole'。 示例 通过DataGen源表产生数据，BlackHole结果表接收传来的数据。 create table datagenSource ( user_id string, user_name string
发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"} {"target":"flink","separator":"-"} {"target":"one-two-ww-three","separator":"-"} 即数据如下： 表2
发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"} {"target":"flink","separator":"-"} {"target":"one-two-ww-three","separator":"-"} 即数据如下： 表2
[same as input] 返回介于0和n（不包括n）之间的伪随机数 select random(5);-- 2 random(n)包含数据类型tinyint，bigint，smallint，integer。 统计学函数 二项分布的置信区间有多种计算公式，最常见的是["正态区间
查看队列的基本信息 本节操作介绍在管理控制台如何查看队列的基本信息，包括队列的引擎类型和引擎版本。 查看队列的基本信息 登录DLI管理控制台。 选择“资源管理 > 队列管理”。 进入队列列表页面，选择您需要查看的队列。 在列表页面的右上方单击可以自定义显示列，并设置表格内容显示规则、操作列显示规则。
CES”来查看DLI队列中不同状态的作业情况，具体操作步骤如下： 在控制台搜索“云监控服务 CES”，进入云监控服务控制台。 在左侧导航栏选择“云服务监控 > 数据湖探索”，进入到云服务监控页面。 在云服务监控页面，“名称”列对应队列名称，单击对应队列名称，进入到队列监控页面。 在队列监控页面，分别查看以下指标查看当前队列的作业运行情况。
partitions参数提高并行度 操作场景 Spark作业在执行shuffle类语句，包括group by、join等场景时，常常会出现数据倾斜的问题，导致作业任务执行缓慢。 该问题可以通过设置spark.sql.shuffle.partitions提高shuffle read
13:13:13,1997-04-25T14:14:14,{flink=123},123,{inner_map={key=234}},234) 各数据类型获取元素的方法： - map：map['key'] - array：array[index] - row：row.key array 的起始下标从
怎样查看弹性资源池和作业的资源使用情况？ 在大数据分析的日常工作中，合理分配和管理计算资源，可以提供良好的作业执行环境。 您可以根据作业的计算需求和数据规模分配资源、调整任务执行顺序，调度不同的弹性资源池或队列资源以适应不同的工作负载。待提交作业所需的CUs需小于等于弹性资源池的
修改主机信息”，在弹出的对话框中，填写主机信息。 格式：“IP 主机名/域名”，多条信息之间以换行分隔。 MRS主机信息获取，详细请参考《数据湖探索用户指南》中的“修改主机信息”章节描述。 父主题： 增强型跨源连接类
批量删除队列定时扩缩容计划（废弃） 功能介绍 该API用于批量删除队列定时扩缩容计划。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v1/{project_id}/queues/{queue_name}/plans/batch-delete
单个删除队列定时扩缩容计划（废弃） 功能介绍 该API用于删除指定ID的队列定时扩缩容计划。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： DELETE /v1/{project_id}/queues/{queue_name}/plans/{plan_id}
为什么SQL作业一直处于“提交中”？ SQL作业一直在提交中，有以下几种可能： 刚购买DLI队列后，第一次进行SQL作业的提交。需要等待5~10分钟，待后台拉起集群后，即可提交成功。 若刚刚对队列进行网段修改，立即进行SQL作业的提交。需要等待5~10分钟，待后台重建集群后，即可提交功。
Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述：[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--
值构建函数 函数说明 表1 值构建函数说明 值构建函数 函数说明 ROW(value1, [, value2]*) (value1, [, value2]*) 根据一系列值创建ROW ARRAY ‘[’ value1 [, value2 ]* ‘]’ 根据一系列值创建数组 MAP
属性访问函数 函数说明 表1 属性访问函数说明 值接入函数 函数说明 tableName.compositeType.field 选择单个字段，通过名称访问Apache Flink复合类型（如Tuple，POJO等）的字段并返回其值。 tableName.compositeType
表值函数 split_cursor string_split 父主题： 内置函数
值构建函数 函数说明 表1 值构建函数说明 值构建函数 函数说明 ROW(value1, [, value2]*) (value1, [, value2]*) 根据一系列值创建ROW ARRAY ‘[’ value1 [, value2 ]* ‘]’ 根据一系列值创建数组 MAP
属性访问函数 函数说明 表1 属性访问函数说明 值接入函数 函数说明 tableName.compositeType.field 选择单个字段，通过名称访问Apache Flink复合类型（如Tuple，POJO等）的字段并返回其值。 tableName.compositeType
值构建函数 函数说明 表1 值构建函数说明 值构建函数 函数说明 -- implicit constructor with parenthesis (value1 [, value2]*) 返回从值列表 (value1, value2, …) 创建的行。隐式行构造函数支持任意表达式作为字段，但至少需要两个字段。
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