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hoodie.bucket.index.num.buckets：Hudi表中每个分区划分桶的个数，每个分区内的数据通过Hash方式放入每个桶内。建表或第一次写入数据时设置后不能修改，否则更新数据会存在异常。 hoodie.bucket.index.hash.field：进行分桶时计算Hash
[same as input] 返回介于0和n（不包括n）之间的伪随机数 select random(5);-- 2 random(n)包含数据类型tinyint，bigint，smallint，integer。 统计学函数 二项分布的置信区间有多种计算公式，最常见的是["正态区间
发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"} {"target":"flink","separator":"-"} {"target":"one-two-ww-three","separator":"-"} 即数据如下： 表2
发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"} {"target":"flink","separator":"-"} {"target":"one-two-ww-three","separator":"-"} 即数据如下： 表2
13:13:13,1997-04-25T14:14:14,{flink=123},123,{inner_map={key=234}},234) 各数据类型获取元素的方法： - map：map['key'] - array：array[index] - row：row.key array 的起始下标从
"Timeout expired while fetching topic metadata" ，说明Flink作业在尝试获取Kafka主题的元数据时超时了。 此时您需要先检查Flink作业和Kafka的网络连通性，确保执行Flink作业所在的队列可以访问Kafka所在的VPC网络。
典型场景示例：配置弹性资源池队列扩缩容策略 场景介绍 一个企业有多个部门，多个部门不同业务数据分析的时间段可能有所差异，具体场景如下： A部门：在00:00-09:00时间段内资源请求量大，其他时间段有短时间的资源请求量不大的任务运行。 B部门：在10:00-22:00时间段内资
最后一个ddl语句执行时间，（单位：秒（s））。 num_rows 否 Long 该分区数据总行数。 num_files 否 Long 分区文件数。 total_size 否 Long 该分区总的数据大小（单位：字节）。 请求示例 无 响应示例 { "is_success":
fileName为需要访问的文件名。 本节示例适用于Flink 1.12版本。Flink 1.15版本的Jar作业开发指导请参考Flink Jar写入数据到OBS开发指南。 配置文件使用方法 方案一：直接在main函数里面加载文件内容到内存，然后广播到各个taskmanager，这种方式适合那种需要提前加载的少量变量。
初始化DLI客户端 使用DLI Python 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Token两种认证方式初始化客户端，示例代码如下。完整样例代码和依赖包说明请参考：Python
批量删除队列定时扩缩容计划（废弃） 功能介绍 该API用于批量删除队列定时扩缩容计划。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v1/{project_id}/queues/{queue_name}/plans/batch-delete
单个删除队列定时扩缩容计划（废弃） 功能介绍 该API用于删除指定ID的队列定时扩缩容计划。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： DELETE /v1/{project_id}/queues/{queue_name}/plans/{plan_id}
为什么SQL作业一直处于“提交中”？ SQL作业一直在提交中，有以下几种可能： 刚购买DLI队列后，第一次进行SQL作业的提交。需要等待5~10分钟，待后台拉起集群后，即可提交成功。 若刚刚对队列进行网段修改，立即进行SQL作业的提交。需要等待5~10分钟，待后台重建集群后，即可提交功。
在DLI使用Delta提交Spark Jar作业 1. 添加如下依赖 <dependency> <groupId>io.delta</groupId> <artifactId>delta-core_2.12</artifactId> <version>2.3
Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述：[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--
值构建函数 函数说明 表1 值构建函数说明 值构建函数 函数说明 ROW(value1, [, value2]*) (value1, [, value2]*) 根据一系列值创建ROW ARRAY ‘[’ value1 [, value2 ]* ‘]’ 根据一系列值创建数组 MAP
属性访问函数 函数说明 表1 属性访问函数说明 值接入函数 函数说明 tableName.compositeType.field 选择单个字段，通过名称访问Apache Flink复合类型（如Tuple，POJO等）的字段并返回其值。 tableName.compositeType
表值函数 split_cursor string_split 父主题： 内置函数
值构建函数 函数说明 表1 值构建函数说明 值构建函数 函数说明 ROW(value1, [, value2]*) (value1, [, value2]*) 根据一系列值创建ROW ARRAY ‘[’ value1 [, value2 ]* ‘]’ 根据一系列值创建数组 MAP
属性访问函数 函数说明 表1 属性访问函数说明 值接入函数 函数说明 tableName.compositeType.field 选择单个字段，通过名称访问Apache Flink复合类型（如Tuple，POJO等）的字段并返回其值。 tableName.compositeType
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