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ve的MetaStore作为持久化的Catalog，二是利用Flink来读写Hive的表。Overview | Apache Flink 从Flink 1.11.0开始，在使用 Hive方言时，Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性，改善
示例1：使用SQL队列，将Spark版本从Spark 2.4.x升级至Spark 3.3.1对数据表的版本有影响吗？ 不需要，Spark 2.4.x的SQL队列支持V1表和V2表，因此升级Spark版本只需要考虑Spark版本对SQL语法的兼容性。 示例2：使用通用队列，将Spark版本从Spark 2.4
FROM integer1 [ FOR integer2 ]) STRING 返回string中从integer1位置开始的长度为integer2的子字符串。若integer2未配置，则默认返回从integer1开始到末尾的子字符串 REPLACE(string1, string2, string3)
本规范采用以下的术语描述： 规则：编程时强制必须遵守的原则。 建议：编程时必须加以考虑的原则。 说明：对此规则或建议进行的解释。 示例：对此规则或建议从正、反两个方面给出。 适用范围 基于DLI-Hudi进行数据存储、数据加工作业的设计、开发、测试和维护。 该设计开发规范是基于Spark 3
FROM integer1 [ FOR integer2 ]) STRING 返回string中从integer1位置开始的长度为integer2的子字符串。若integer2未配置，则默认返回从integer1开始到末尾的子字符串 REPLACE(string1, string2, string3)
勾选“开启Checkpoint”，依据自身业务情况调整Checkpoint间隔和模式。Flink Checkpoint机制可以保证Flink任务突然失败时，能够从最近的Checkpoint进行状态恢复重启。 图5 checkpoint参数 “Checkpoint间隔”为两次触发Checkpoint的间
] ) [, ...] ) CUBE ( column [, ...] ) ROLLUP ( column [, ...] ) 描述 从零个或多个表中检索行数据。 查询stu表的内容。 SELECT id,name FROM stu; 父主题： DQL 语法
勾选“开启Checkpoint”，依据自身业务情况调整Checkpoint间隔和模式。Flink Checkpoint机制可以保证Flink任务突然失败时，能够从最近的Checkpoint进行状态恢复重启。 图5 checkpoint参数 “Checkpoint间隔”为两次触发Checkpoint的间
具体操作请参考SDK V3版本开发指南。 DLI SDK（服务自研）：是DLI服务自行开发的SDK，本手册介绍DLI 自研SDK的使用方法。相关开发包请从华为云DLI 开发工具包（SDK）获取。 Java SDK操作指导请参考Java SDK Python SDK操作指导请参考Python SDK
values_at_quantiles(qdigest(T), quantiles) -> array(T) 描述：给定一组0到1之间的数字分位数，从分位数摘要中返回对应的近似百分位值组成的数组。 qdigest_agg(x) -> qdigest([same as x]) 描述：返回由x的所有输入值组成的qdigest。
表可用。 示例 将表名从users 修改为 people： ALTER TABLE users RENAME TO people; 在表users中增加名为zip的列： ALTER TABLE users ADD COLUMN zip varchar; 从表users中删除名为zip的列：
values_at_quantiles(tdigest,quantiles)->array(double) 描述：给定一组0到1之间的数字分位数，从T-digest中返回对应的分位数组成的数组。 tdigest_agg(x)->tdigest 描述：返回由x的所有输入值组成的tdigest。x可以是任何数值类型。
start) → varchar 描述：从start位置开始截取字符串。 select substr('hello world',3);-- llo world substr(string, start, length) → varchar 描述：从start位置开始截取字符串，截取的长度为length。
ZONE。 【SPARK-21492】：修复排序合并加入中的内存泄漏。 【SPARK-27812】：K8S客户端版本提升到4.6.1。 DLI从Spark 3.x版本开始不支持内置地理空间查询函数。 父主题： 版本支持公告
不建议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，数据读取多以日期做切分，读取一定时间段的数据。 维度表：总量相对小，增
作业执行成功，但未写入数据 Flink Opensource SQL如何解析复杂嵌套 JSON？ Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为什么会不一致？ Flink Opensource SQL Elasticsearch结果表f
跨源连接RDS表中create_date字段类型是datetime，为什么DLI中查出来的是时间戳呢？ SQL作业执行完成后，修改表名导致datasize不正确怎么办？ 从DLI导入数据到OBS，数据量不一致怎么办？
(day string) stored as parquet location 'obs://obs-sink/car-infos'; 从关联OBS路径中恢复分区信息。 1 alter table car_infos recover partitions; 父主题： Flink
引擎，能够与大数据生态无缝融合，实现海量数据的秒级交互式查询。 DLI+HetuEngine能够快速处理大规模数据集的查询请求，迅速和高效从大数据中提取信息，极大地简化了数据的管理和分析流程，提升大数据环境下的索引和查询性能。 TB级数据秒级响应： HetuEngine通过自动优
INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史，等等。 参数说明 表1 参数 是否必选 默认值 是否必选 描述
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