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r对应的数据类型相同。如果expr非常量，则基于当前行进行求值。 partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 示例数据 为便于理
创建弹性资源池和队列 DLI弹性资源池与队列简介 创建弹性资源池并添加队列 管理弹性资源池 管理队列 典型场景示例：创建弹性资源池并运行作业 典型场景示例：配置弹性资源池队列扩缩容策略 创建非弹性资源池队列（废弃，不推荐使用）
regexp_count regexp_count函数用于计算source中从start_position位置开始，匹配指定pattern的子串数。 命令格式 regexp_count(string <source>, string <pattern>[, bigint <start_position>])
DLI的数据可存储在哪些地方 DLI支持存储哪些格式的数据？ DLI支持如下数据格式： Parquet CSV ORC Json Avro DLI服务的数据可以存储在哪些地方？ OBS：SQL作业，Spark作业，Flink作业使用的数据均可以存储在OBS服务中，降低存储成本。
业运行环境。 DLI元数据是SQL作业、Spark作业场景开发的基础。在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 Flink支持动态数据类型，可以在运行时定义数据结构，不需要事先定义元数据。 定义您的数据结构，包括数据目录、数据库、表。请参考创建数据库和表。 创建必要的存储桶
配置多版本过期数据回收站 功能描述 在DLI数据多版本功能开启后，过期的备份数据后续在执行insert overwrite或者truncate语句时会被系统直接清理。OBS并行文件系统可以通过配置回收站加速删除操作过期的备份数据。通过在表属性添加配置“dli.multi.version
常用数据源语法兼容性 语法 Hive Hudi 数据库的show schemas Y Y 数据库的create schema Y Y 数据库的alter schema Y N 数据库的drop schema Y Y 表的show tables/show create table/show
操作。例如：在数据库上给用户赋予插入权限，那么在数据库下面的表就有了插入权限，回收这个插入权限，只能在数据库上回收，不能在表上回收。 如果数据库被删除后，再重新创建同名的数据库，数据库权限不会继承，需要对操作该数据库的用户或项目重新进行赋权。 例如，testdb数据库给用户A赋予
TVFs）的操作之上，比如窗口聚合，窗口Top-N和 窗口关联。 窗口 Top-N 的语法和普通的 Top-N 相同。 除此之外，窗口 Top-N 需要 PARTITION 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。
r对应的数据类型相同。如果expr非常量，则基于当前行进行求值。 partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 示例数据 为便于理
of Objects 队列的标签，使用标签标识云资源。包括“标签键”和“标签值”，具体请参考表3。 elastic_resource_pool_name 否 String 新建队列所属的弹性资源池名称。 名称只能包含数字、小写英文字母和下划线，但不能是纯数字，且不能以下划线开头。 长度限制：1~128个字符。
实际CUs：弹性资源池当前分配的可用CUs。 实际CUs的计算公式： 实际CUs=min{sum（队列maxCU）,弹性资源池maxCU}。 计算结果需满足为16CUs的倍数，如果不能整除16CUs则向上取整。 实际CUs的分配示例： 如表1所示，弹性资源池实际CUs分配的计算过程如下： 计算队列maxCU之和：sum（队列maxCU）=
nd Flink作业数据输入速率 展示用户Flink作业的数据输入速率，供监控和调试使用。 ≥0 Flink作业 10秒钟 flink_write_records_per_second Flink作业数据输出速率 展示用户Flink作业的数据输出速率，供监控和调试使用。 ≥0 Flink作业
新的中间状态，默认设置为1小时。 脏数据策略 选择处理脏数据的策略。支持如下三种策略：“忽略”，“抛出异常”和“保存”。 “脏数据策略”选择“保存”时，配置“脏数据转储地址”。单击地址框选择保存脏数据的OBS路径。 仅DIS数据源支持配置脏数据策略。 （可选）根据需要设置自定义配
point文件恢复内部状态和消费位点，保证数据不丢失及聚合算子等内部状态的精确一致语义。同时，为了保证数据不重复，建议使用带主键数据库或者文件系统作为目标数据源，否则下游处理业务需要加上去重逻辑（最新成功Checkpoint记录位点到异常时间段内的数据会重复消费）。 图1 Flink作业配置参数
Flink作业性能调优类 Flink作业推荐配置指导 Flink作业性能调优 Flink作业重启后，如何保证不丢失数据？ Flink作业运行异常，如何定位 Flink作业重启后，如何判断是否可以从checkpoint恢复 DLI Flink作业提交运行后（已选择保存作业日志到OB
作业包含以下类型：DDL、DCL、IMPORT、EXPORT、QUERY和INSERT。其中，IMPORT和EXPORT分别与导入数据（废弃）和与导出数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另外，用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有： 查询作业状态 查询作业详细信息 查询作业结果-方式一（废弃）
'null'] 在从JSON转换为ROW时，支持JSON数组和JSON对象。 JSON数组可以具有混合元素类型，JSON Map可以有混合值类型。这使得在某些情况下无法将其转换为SQL数组和Map。为了解决该问题，HetuEngine支持对数组和Map进行部分转换： SELECT CAST(JSON'[[1
别？ DLI和MRS都支持Spark组件，但在服务模式、接口方式、应用场景和性能特性上存在一些差异。 DLI服务的Spark组件是全托管式服务，用户对Spark组件不感知，仅仅可以使用该服务，且接口为封装式接口。 DLI的这种模式减轻了运维负担，可以更专注于数据处理和分析任务本身。
步骤1：创建队列：创建DLI作业运行的队列。 步骤2：创建RDS MySQL数据库和表：创建RDS MySQL的数据库和表。 步骤3：创建DWS数据库和表：创建用于接收数据的DWS数据库和表。 步骤4：创建增强型跨源连接：DLI上创建连接RDS和DWS的跨源连接，打通网络。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink
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