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每个定时任务之间需要至少有2小时的间隔。 定时任务创建后，可以在“弹性扩缩容定时任务”页面查看当前队列的规格变化情况，以及计划最近一次的执行时间。 或者在“队列管理”页面，查看“规格”大小是否改变来判断是否扩缩容成功。 或者在“作业管理”页面，查看“SCALE_QUEUE”类型作业的状态，如果作业状态为“规格变更中”，表示队列正在扩缩容中。
=case_timestamp_to_date", enable_output_null="true" ); /** 统计car的静态信息 **/ INSERT INTO cars_infos_out SELECT cast(cast_int_to_varchar as
=case_timestamp_to_date", enable_output_null="true" ); /** 统计car的静态信息 **/ INSERT INTO cars_infos_out SELECT cast(cast_int_to_varchar as
102) values (3010213, "student13"), (3010214, "student14"); 查看分区。 利用查看指定表所有分区中的内容，可以查看相关的分区内容。 示例代码如下： SHOW partitions student; 表2 表数据示例 facultyNo
102) values (3010213, "student13"), (3010214, "student14"); 查看分区。 利用查看指定表所有分区中的内容，可以查看相关的分区内容。 示例代码如下： SHOW partitions student; 表2 表数据示例 facultyNo
SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 数据类型的使用，请参考Format章节。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 create table dataGenSource(
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，如果作业状态为“弹性扩缩容中”，表示队列正在扩容中。 操作步骤如下： 在DLI管理控制台左侧，选择“资源管理
obs://bucket/checkpoint 编译运行 应用程序开发完成后，参考Flink Jar作业开发基础样例将编译打包的JAR包上传到DLI运行，查看对应OBS路径下是否有相关的数据信息。 父主题： Flink Jar作业开发指南
SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 语法格式 create table blackhole_table ( attr_name attr_type (',' attr_name
SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 语法格式 create table blackhole_table ( attr_name attr_type (',' attr_name
disSource, lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 查看测试结果 表3 disSink结果表数据 target（STRING） item（STRING） test-flink test test-flink
disSource, lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 查看测试结果 表3 disSink结果表数据 target（STRING） item（STRING） test-flink test test-flink
16:10:06","user_id":"0001","user_name":"Alice","area_id":"330106"} 按照如下方式查看taskmanager.out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名
2021-03-24 16:06:06,200.00,180.00,2021-03-24 16:10:06,0001,Alice,330106 按照如下方式查看taskmanager.out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名
务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息，请参见《数据接入服务用户指南》。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE SINK STREAM stream_id
务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息，请参见《数据接入服务用户指南》。 语法格式 create table disSource ( attr_name attr_type
务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息，请参见《数据接入服务用户指南》。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE SINK STREAM stream_id
务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息，请参见《数据接入服务用户指南》。 语法格式 create table disSource ( attr_name attr_type
相似函数：regexp_replace，regexp_replace函数针对不同的Spark版本，功能略有差异，请参考regexp_replace查看详细的功能说明。 命令格式 regexp_replace1(string <source>, string <pattern>, string
相似函数：regexp_replace，regexp_replace函数针对不同的Spark版本，功能略有差异，请参考regexp_replace查看详细的功能说明。 命令格式 regexp_replace1(string <source>, string <pattern>, string
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