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发布区域：全部 OBS 2.0支持 弹性资源池 弹性资源池为DLI作业运行提供所需的计算资源（CPU和内存），弹性资源池具备强大的计算能力、高可用性、及灵活的资源管理能力，适用于大规模计算任务场景和有长期资源规划需求的业务场景，灵活应对业务对计算资源变化的需求。 发布区域：全部 创建弹性资源池
string3]) 使用分隔符将 string1 拆分为键值对后返回一个 map。string2 是 pair 分隔符，默认为 ‘,’。string3 是键值分隔符，默认为 ‘=’。 pair 分隔符与键值分隔符均为正则表达式，当使用特殊字符作为分隔符时请提前进行转义，例如 <([{\^-=$
字符串函数 数据湖探索（DLI）提供了丰富的字符串函数，用于处理和转换字符串数据。这些函数包括拼接、大小写转换、截取子串、替换、正则匹配、编码解码、格式转换等。此外，还支持字符串长度计算、位置查找、填充、反转等功能，以及从JSON字符串中提取值的JSON_VAL函数。这些功能广泛应用
字符串函数 数据湖探索（DLI）提供了丰富的字符串函数，用于处理和转换字符串数据。这些函数包括拼接、大小写转换、截取子串、替换、正则匹配、编码解码、格式转换等。此外，还支持字符串长度计算、位置查找、填充、反转等功能，以及从JSON字符串中提取值的JSON_VAL函数。这些功能广泛应用
有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~EB级运营商数据治理能力，能快速将海量运营商数据做ETL处理，为分布式批处理计算提供分布式数据集。 高吞吐低时延：采用Apache Flink的Dataflow模
将base64编码的string解码为varbinary。 select from_base64('helloworld'); -- 85 e9 65 a3 0a 2b 95 unbase64(string) → varbinary 将base64编码的string解码为varbinary。
组织制定的用来模拟决策支持类应用的一个测试集。目前，在学术界和工业界普遍用来评价决策支持技术方面应用的性能。这种商业测试可以全方位评测系统的整体商业计算综合能力，对厂商的要求更高，同时也具有普遍的商业实用意义，目前在银行信贷分析和信用卡分析、电信运营分析、税收分析、烟草行业决策分析中都有广泛的应用。
业务的运行状况，并及时收到异常告警做出反应，保证业务顺畅运行。 DLI服务提供基于云监控服务CES的资源监控能力 DLI已对接云监控服务，提供基于云监控服务的资源监控能力，帮助用户监控账号下的DLI队列，执行自动实时监控、告警和通知操作。用户可以实时掌握队列中的运行作业网络流入速
Flink Jar作业是基于Flink能力进行二次开发的场景，即构建自定义应用Jar包并提交到DLI的队列运行。 Flink Jar作业场景需要用户自行编写并构建应用Jar包，适用于对流计算处理复杂度要求较高的用户场景，且用户可以熟练掌握Flink二次开发能力。 本节操作介绍在DLI管理控制台创建Flink
<manifest> <mainClass>com.huawei.dli.GetUserConfigFileDemo</mainClass> </manifest>
html%3Fname%3Dxxx%26age%3D25%23teacher url_decode(value) → varchar 描述：对value编码后的URL进行解码操作。 select url_decode('http%3A%2F%2Fwww.example.com%3A80%2Fstu%2Findex
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, age int)
建表必须指定primaryKey和preCombineField。 Hudi表提供了数据更新的能力和幂等写入的能力，该能力要求数据记录必须设置主键用来识别重复数据和更新操作。不指定主键会导致表丢失数据更新能力，不指定preCombineField会导致主键重复。 参数名称 参数描述 输入值 说明
n'和'little-endian'。 更多细节可查阅 字节序。 数据类型映射 下表详细说明了这种格式支持的 SQL 类型，包括用于编码和解码的序列化类和反序列化类的详细信息。 表2 数据类型映射 Flink SQL 类型 值 CHAR / VARCHAR / STRING UT
order_id, detail.order_channel,detail.order_time,detail.pay_amount,detail.real_pay, detail.pay_time,detail.user_id,detail.user_name,detail.area_id
order_id, detail.order_channel,detail.order_time,detail.pay_amount,detail.real_pay, detail.pay_time,detail.user_id,detail.user_name,detail.area_id
key-null-literal 否 当key中含有null时，使用该字符代替 connector.failure-handler 否 elasticsearch请求失败时的策略，默认为fail fail：当请求失败且作业失败时抛出异常 ignore:忽略 retry-rejected:对于
Hudi表模型设计规范 规则 Hudi表必须设置合理的主键。 Hudi表提供了数据更新和幂等写入能力，该能力要求Hudi表必须设置主键，主键设置不合理会导致数据重复。主键可以为单一主键也可以为复合主键，两种主键类型均要求主键不能有null值和空值，可以参考以下示例设置主键： SparkSQL：
String 指定使用格式，这里应该是'avro'。 avro.codec 否 （none） String 仅用于文件系统，avro 压缩编解码器。默认不压缩。目前支持：deflate、snappy、bzip2、xz。 数据类型映射 目前，Avro schema 通常是从 table
指定使用格式，这里应该是'avro'。 avro.codec 否 （none） String 仅用于FileSystem，avro 压缩编解码器。默认 snappy 压缩。目前支持：null, deflate、snappy、bzip2、xz。 数据类型映射 目前，Avro schema
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