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访问密钥即AK/SK（Access Key ID/Secret Access Key），表示一组密钥对，用于验证调用API发起请求的访问者身份，与密码的功能相似。用户通过调用API接口进行云资源管理（如创建集群）时，需要使用成对的AK/SK进行加密签名，确保请求的机密性、完整性和请求双方身份的正确性。获取AK/SK操作步骤如下：
Spark3.3 通用队列 V1表 √ √ 部分支持 V2表 × √ √ 父主题： Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本差异对比
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 task的并行度来进行解决。
隐式转换对照表 当数据类型不匹配时会隐式转换，但并是不是所有的数据类型都支持隐式转换。以下为当前隐式转换功能支持的数据类型转换表： 表1 隐式转换对照表 - BOOLEAN TINYINT SMALLINT INTEGER BIGINT REAL DOUBLE DECIMAL VARCHAR
); select cast(186 as varchar); try_cast(value AS type) → type 与cast()相似，区别是转换失败返回null。 select try_cast(1860 as tinyint); _col0 ------- NULL
nce次匹配pattern的子串，以及之后匹配pattern的子串，全都替换成指定字符串replace_string后，返回结果字符串。 相似函数：regexp_replace1，regexp_replace1函数用于将source字符串中第occurrence次匹配patter
不会在排名序列中产生间隙。 ROW_NUMBER() 在窗口分区内根据 rows 的排序为每一行分配一个唯一的序列号，从一开始。ROW_NUMBER 和 RANK 相似。ROW_NUMBER 按 顺序对所有行进行编号（例如 1，2，3，4，5）。RANK 为等值 row 提供相同的序列值（例如 1，2，2，4，5）。
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 Jar作业的操作步骤。 前提条件
(3 rows) COALESCE coalesce(value[, ...]) 返回参数列表中的第一个非空value。与CASE表达式相似，仅在必要时计算参数。 可类比MySQL的nvl功能，经常用于转空值为0或者' '（空字符）。 select coalesce(a,0)
sink.parallelism 否 (none) Interger 定义upsert-kafka sink 算子的并行度。默认情况下，由框架确定并行度，与上游链接算子的并行度保持一致。 properties.* 否 (none) String 该选项可以传递任意的 Kafka 参数。 选项的后缀名必须匹配定义在
3.3.1版本说明 Spark 3.1.1版本说明 Spark 2.4.5版本说明 Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本差异对比
);-- hello world jaro_distance(STRING str1, STRING str2) 描述：比较两个字符串的相似度。 select JARO_DISTANCE('hello', 'hell');-- 0.9333333333333332 FNV_HASH(type
表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下： 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读 高 低 批量写 高 低 批量读 低 高 实时入湖，表模型采用MOR表。 实时入湖一般的性能要求都在分钟内或者分钟级，结合Hudi两种表模型的对比，因此在实时入湖场景中需要选择MOR表模型。
扩容属于耗时操作，在DLI“规格变更”页面执行扩容操作后，需要等待大约10分钟，具体时长和扩容的CU值有关，等待一段时间后，可以通过刷新“队列管理”页面，对比“规格”和“实际CUs”大小是否一致来判断是否扩容成功。或者在“作业管理”页面，查看“SCALE_QUEUE”类型SQL作业的状态，如果作
资源进行弹性伸缩，保障业务稳定性，不需要人工进行额外调试。 DLI Flink与MRS Flink的功能对比如表1所示。 表1 DLI Flink与MRS Flink功能对比 类型 特点 DLI Flink MRS Flink 特色能力 产品模式 全托管（无需人力运维集群） 半托管（需要人力运维集群）
INNER/LEFT/RIGHT/FULL OUTER INNER/LEFT/RIGHT/FULL OUTER 这几种窗口关联的语法非常相似，我们在这里只举一个 FULL OUTER JOIN 的例子。 当执行窗口关联时，所有具有相同 key 和相同滚动窗口的数据会被关联在一起。这里给出一个基于
扩容属于耗时操作，在DLI“弹性扩缩容”页面执行扩容操作后，需要等待大约10分钟，具体时长和扩容的CU值有关，等待一段时间后，可以通过刷新“队列管理”页面，对比“规格”和“实际CUs”大小是否一致来判断是否扩容成功。或者在“作业管理”页面，查看“SCALE_QUEUE”类型SQL作业的状态，如果作
96);-- 0.6244717358814612 cosine_similarity(x, y) → double 返回稀疏向量x和y之间的余弦相似度。 SELECT cosine_similarity (MAP(ARRAY['a'],ARRAY[1.0]),MAP(ARRAY['a']
仅读取指定数据库的 changelog 记录（通过对比 Canal 记录中的 "database" 元数据字段）。 canal-json.table.include 否 (none) String 仅读取指定表的 changelog 记录（通过对比 Canal 记录中的 "table" 元数据字段）。
可以将到期日统一设置到一个日期，便于日常管理和续费。 图4展示了用户将两个不同时间到期的资源，同时续费一个月，并设置“统一到期日”后的效果对比。 图4 统一到期日 更多关于统一到期日的规则请参见如何设置统一到期日。 父主题： 续费
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