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from_utc_timestamp from_utc_timestamp函数用于计算将UTC的时间戳转化为timezone所对应的UNIX格式的时间戳。 命令格式 from_utc_timestamp(string timestamp, string timezone) 参数说明
使用DLI提交作业前，您需要为提交作业准备所需的计算资源。 · 弹性资源池和队列：弹性资源池为DLI作业运行提供所需的计算资源（CPU和内存），灵活应对业务对计算资源变化的需求。同一弹性资源池中，队列之间的计算资源支持共享。通过合理设置队列的计算资源分配策略，可以提高计算资源利用率。 · defau
add_months add_months函数用于计算日期值增加指定月数后的日期。即start_date在num_months个月之后的date。 命令格式 add_months(string start_date, int num_months) 参数说明 表1 参数说明 参数
date_add date_add函数用于计算按照days幅度递增startdate日期的天数。 如需要获取当前日期基础上指定变动幅度的日期，可结合current_date或getdate函数共同使用。 请注意date_add函数与date_sub函数逻辑反。 命令格式 date_add(string
datetrunc datetrunc函数用于计算将日期date按照datepart指定的时间单位进行截取后的日期值。 截取datepart之前的部分，除截取的部分外自动填充为默认值。可参考示例代码。 命令格式 datetrunc (string date, string datepart)
Livy是基于开源的Apache Livy用于提交Spark作业到DLI的客户端工具。 准备工作 创建DLI队列。在“队列类型”中选择“通用队列”，即Spark作业的计算资源。具体请参考创建队列。 准备一个linux弹性云服务器ECS，用于安装DLI Livy。 ECS需要放通30000至32767端口、8
参数B控制近似的精确度，B值越大，近似度越高，默认值为10000。当列中非重复值的数量小于B时，返回精确的百分数。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 示例代码 计算所有商品库存（items）的 0.5 百分位，精确度100。命令示例如下： select PERCENTILE_APPROX(items,0
如果扫描字节数量少于10M， 则按10M计算。 数据定义语言（DDL）语句（如 CREATE、ALTER、DROP TABLE等语句）、管理分区语句、失败的查询语句无需付费。 取消的查询，按取消查询时扫描的总数据量计费。 若计算任务超时或失败，则当次计算不收取费用。 数据的存储方式（包括格式，是否压缩）对计算费用有直接的影响。
获取指定集群信息（废弃） 功能介绍 该API用于查询指定集群的信息，包括名称、描述以及绑定的计算资源数。 当前接口已废弃，不推荐使用。 URI URI格式： GET /v2.0/{project_id}/clusters/{cluster_name} 参数说明 表1 URI参数 名称
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？ 问题描述 Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为不一致 根因分析 该问题的根因是数据库设置的时区不合理，通常该问题出现时F
创建集群（废弃） 功能介绍 该API用于创建集群，该集群将会绑定用户指定的计算资源。 当前接口已废弃，不推荐使用。 URI URI格式： POST /v2.0/{project_id}/clusters 参数说明 表1 URI参数 名称 是否必选 说明 project_id 是
按照存储在DLI服务中的数据存储量（单位为“GB”）收取存储费用。 存储费用=单价*存储数据量（GB）*小时数 存储套餐包 购买了存储量套餐包，按需使用过程中优先抵扣存储套餐包的规格额度，超过套餐包额度的按照按需计费。存储套餐的额度每个小时会重置。 数据扫描量 按需计费 扫描量计费=单价*扫描量数据（GB）
On Read 读时合并表也简称MOR表，使用列格式parquet和行格式Avro两种方式混合存储数据。其中parquet格式文件用于存储基础数据，Avro格式文件（也可叫做log文件）用于存储增量数据。 优点：由于写入数据先写delta log，且delta log较小，所以写入成本较低。
ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。推荐使用AK/SK认证，其安全性比Token认证更高。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。
Over聚合 OVER 聚合通过排序后的范围数据为每行输入计算出聚合值。和 GROUP BY 聚合不同， OVER 聚合不会把结果通过分组减少到一行，它会为每行输入增加一个聚合值。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：Over聚合。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 SELECT
弹性资源池CU时套餐包的额度按订购周期重置。 存储量套餐包 按照存储在DLI服务中的数据存储量（单位为“GB”）收取存储费用。 适用于在DLI 存储表数据的场景，例如时延敏感类的业务将表存储在DLI，使用存储量套餐包可以节省存储费用。 存储套餐的额度每个小时会重置。 按订购周期重置：
Lake 事务日志来跟踪这些文件，并通过读取所有 Parquet 文件的页脚来自动推断数据架构。 转换过程会收集统计信息，以提升转换后的 Delta 表的查询性能。 如果提供表名，则元存储也将更新，以反映该表现在是 Delta 表。 注意事项 分区表转换需要设置参数spark.sql
1234500000' DECIMAL(20, 10) 二进制算术 decimal 运算符 支持标准数学运算符。下表说明了结果的精度和范围计算规则。假设x的类型为DECIMAL(xp, xs)，y的类型为DECIMAL(yp, ys)。 运算 结果类型精度 结果类型范围 x + y
keyvalue keyvalue函数用于计算将字符串str按照split1进行切分，并按split2将每组变成Key-Value对，返回key所对应的Value。 命令格式 keyvalue(string <str>,[string <split1>,string <split2>
从checkpoint恢复的原则 通常当作业执行失败、资源异常重启等非人为触发的异常场景时，支持从checkpoint恢复。 但是如果修改了作业的运算逻辑，作业的计算逻辑已发生更改，不支持从checkpoint恢复。 应用场景 本文列举了一些常见的从checkpoint恢复的场景供您参考，如表1所示。
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