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在DLI控制台创建数据库和表 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。
char_matchcount char_matchcount(string <str1>, string <str2>) BIGINT 计算str1中有多少个字符出现在str2中。 encode encode(string <str>, string <charset>) BINARY
OBS，为了确保AKSK数据安全，您可以通过数据加密服务（Data Encryption Workshop，DEW）、云凭据管理服务（Cloud Secret Management Service，CSMS），对AKSK统一管理，有效避免程序硬编码或明文配置等问题导致的敏感信息泄露以及权限失控带来的业务风险。
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is结果表中。 参考增强型跨源连接，在DLI上根据Doris所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。参考“修改主机信息”章节描述，在增强型跨源中增加MRS的主机信息。 设置Doris的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段
在增强型跨源创建界面，配置具体的跨源连接参数。具体参考如下。 连接名称：设置具体的增强型跨源名称。本示例输入为：dli_kafka。 弹性资源池：选择步骤1：创建队列中已经创建的队列。 虚拟私有云：选择Kafka的虚拟私有云。 子网：选择Kafka的子网。 其他参数可以根据需要选择配置。
发阈值（对于Flink任务来说就是compaction.delta_commits的值）。 MOR表下游采用流式计算，历史版本保留小时级。 如果MOR表的下游是流式计算，例如Flink流读，可以按照业务需要保留小时级的历史版本，这样的话近几个小时之内的增量数据可以通过log文件读
版本支持公告 DLI计算引擎版本生命周期 Flink 1.15版本说明 Flink 1.12版本说明 Spark 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
DOUBLE或DECIMAL 计算中位数。 negative negative(INT a) DECIMAL或INT 返回a的相反数，例如negative(2)，返回-2。 percentlie percentile(colname,DOUBLE p) DOUBLE或ARRAY 计算精确百分位数，
DOUBLE 为窗口的ORDER BY子句所指定列中值的返回秩，但以介于0和1之间的小数形式表示，计算方法为 (RANK - 1)/(- 1)。 rank rank() INT 计算一个值在一组值中的排位。如果出现并列的情况，RANK函数会在排名序列中留出空位。 row_number
T(subValue, length) ON TRUE; UDAF UDAF函数需继承AggregateFunction函数。首先需要创建一个用来存储计算结果的Accumulator，如示例里的WeightedAvgAccum。 编写代码示例 public class WeightedAvgAccum
等数据库。 示例： Flink 实时消费用户订单数据的 Kafka 源表，通过Redis维表将商品ID关联维表获取商品分类，并计算不同类别的商品销售金额，将计算结果写入 RDS（Relational Database Service，如 MySQL） 结果表中。 表信息如下： 源表：
Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把来自 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server 和许多其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON 和 Apache
该表进行ETL计算时通常会使用时间范围进行裁剪（例如最近一天、一月、一年），这种表通常可以通过数据的创建时间来做分区以保证最佳读写性能。 维度表数据量一般整表数据规模较小，以更新数据为主，新增较少，表数据量比较稳定，且读取时通常需要全量读取做join之类的ETL计算，因此通常使用非分区表性能更好。
T(subValue, length) ON TRUE; UDAF UDAF函数需继承AggregateFunction函数。首先需要创建一个用来存储计算结果的Accumulator，如示例里的WeightedAvgAccum。 编写代码示例 public class WeightedAvgAccum
Hudi Hudi是一种数据湖的存储格式，在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。支持多种计算引擎，提供IUD接口，在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 表1 支持类别 类别 详情 支持Flink表类型 源表、结果表 支持hudi表类型
dli:queue:scaleQueue √ × 赋予指定用户弹性资源权限 PUT /v1.0/{project_id}/user-authorization dli:elasticresourcepool:grantPrivilege √ × 移除指定用户弹性资源池权限 PUT /v1.0/{pro
批处理作业的后台app id。 log 否 Array of Strings 显示当前批处理作业的最后10条记录。 sc_type 否 String 计算资源类型。用户自定义时返回CUSTOMIZED。 cluster_name 否 String 批处理作业所在队列。 create_time
levenshtein(string A, string B) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 A、B 是 STRING 计算Levenshtein距离需要输入的字符串。 返回值说明 返回INT类型的值。 示例代码 返回3 SELECT levenshtein('kitten'
T(subValue, length) ON TRUE; UDAF UDAF函数需继承AggregateFunction函数。首先需要创建一个用来存储计算结果的Accumulator，如示例里的WeightedAvgAccum。 编写代码示例 public class WeightedAvgAccum
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