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SQL语法参考》。 发布区域：全部 使用DLI提交SQL作业查询OBS数据 导出SQL作业结果 OBS 2.0支持DLI Spark作业 DLI在开源Spark基础上进行了大量的性能优化与服务化改造，兼容Apache Spark生态和接口，执行批处理任务。 DLI还支持使用Spark作业
int b) { return a + b; } } 编写调试完成代码后，通过IntelliJ IDEA工具编译代码并导出Jar包。 单击工具右侧的“Maven”，参考下图分别单击“clean”、“compile”对代码进行编译。 编译成功后，单击“package”对代码进行打包。
状态API，从而获取该异步操作API最终是否执行成功。 同时数据湖探索还提供多种编程语言的SDK供您使用，SDK的使用方法请参见华为云开发工具包（SDK）。 父主题： API使用前必读
与该队列绑定的计算单元数，即当前队列的CU数。 charging_mode 否 Integer 队列的收费模式。 0：系统默认default队列。按照扫描量计费。 1：表示按照CU时收费。 2：表示按照包年包月收费。 resource_id 否 String 队列的资源ID。 enterprise_project_id
推荐使用DLI Flink 1.15版本。 Flink 1.15版本有哪些优势？ Flink 1.15版本在语法设计上实现了更高的兼容性，与主流开源技术标准保持一致。 Flink 1.15版本新增读写Hive、Hudi等Connector。 更多Flink 1.15版本的优势请参考Flink
关联，以确定是否找到匹配项。将最新的Hive表用作时间表不需要任何额外的配置。使用以下属性配置Hive表缓存的TTL。在缓存过期后，将重新扫描Hive表以加载最新的数据。 参数 默认值 类型 说明 lookup.join.cache.ttl 60 min Duration 查找连接中构建表的缓存
Spark3.3.1基础镜像内置了3.1.62版本的huaweicloud-sdk-core。 准备环境 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。 pom文件配置中依赖包 <dependency> <groupId>com.huaweicloud.sdk</groupId>
} } 最后调用close方法，对需要清理的方法进行清理。 编写调试完成代码后，通过IntelliJ IDEA工具编译代码并导出Jar包。 单击工具右侧的“Maven”，参考下图分别单击“clean”、“compile”对代码进行编译。 编译成功后，单击“package”对代码进行打包。
sum; } } } 图8 编写UDAF函数代码 编写调试完成代码后，通过IntelliJ IDEA工具编译代码并导出Jar包。 单击工具右侧的“Maven”，参考下图分别单击“clean”、“compile”对代码进行编译。 编译成功后，单击“package”对代码进行打包。
移除重复数据，就像窗口TopN一样。理论上，窗口是一种特殊的窗口 Top-N：N是1并且是根据处理时间或事件时间排序的。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：窗口去重。 语法格式 SELECT [column_list] FROM ( SELECT [column_list],
1.10以上版本，certifi，python-dateutil。 关于Python SDK的获取与安装请参考SDK获取与安装。 使用SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Toke
ssl.keystore keystore的存放路径，“flink.keystore”表示用户通过generate_keystore.sh*工具生成的keystore文件名称。 是 /opt/flink/usrlib/userData/flink.keystore security
Flink1.15基础镜像内置了3.1.62版本的huaweicloud-sdk-core。 准备环境 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。 Maven工程的pom.xml文件配置请参考JAVA样例代码中“pom文件配置”说明。 pom文件配置中依赖包
及其以上版本。关于Java开发环境的配置请参考Java SDK环境配置。 关于Java SDK的获取与安装请参考SDK的获取与安装。 使用SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Toke
dynamicPartitionPruning.enabled true 该配置项用于启用或禁用动态分区修剪。在执行SQL查询时，动态分区修剪可以帮助减少需要扫描的数据量，提高查询性能。 配置为true时，代表启用动态分区修剪，SQL会在查询中自动检测并删除那些不满足WHERE子句条件的分区，适用于在处理具有大量分区的表时。
上传。 由于DLI服务端已经内置了Flink的依赖包，并且基于开源社区版本做了安全加固。 为了避免依赖包兼容性问题或日志输出及转储问题，打包时请注意排除以下文件： 系统内置的依赖包，或者在Maven或者Sbt构建工具中将scope设为provided 日志配置文件（例如：“log4j
upsert-kafka 连接器和 raw format 作为 value.format。 Raw format 连接器是内置的。更多具体使用可参考开源社区文档：Raw Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka Filesystem 参数说明 表1 参数
窗口不会产生状态过大的问题。可以提供一个合适的状态 time-to-live (TTL) 配置来防止状态过大。注意：这可能会影响查询结果的正确性。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：分组聚合。 DISTINCT 聚合 DISTINCT 聚合在聚合函数前去掉重复的数据。下面的示例计算 Orders 表中不同 order_ids
志分析、站内搜索等场景。 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）为DLI提供托管的分布式搜索引擎服务，完全兼容开源Elasticsearch搜索引擎，支持结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表。云搜索服务的更多信息，请参见《云搜索服务用户指南》。
BY 子句包含窗口表值函数或窗口聚合产生的 window_start 和 window_end。 否则优化器无法翻译。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：窗口Top-N。 语法格式 SELECT [column_list] FROM ( SELECT [column_list]
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