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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 返回INT类型的值。 a为NULL，则返回NULL。 示例代码 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供
开启Flink作业动态扩缩容后，系统将根据Flink作业的实际资源需求动态调整资源分配。当弹性资源池中剩余的Pod资源足以支持作业的最小资源需求时，系统将自动减少作业所在节点的数量，确保作业高效运行，同时提高资源的利用效率。 当前仅Flink 1.12版本的作业支持开启动态扩缩容。 使用须知 在F
如果其他弹性资源池想要通过已创建的增强型跨源连接来连接数据源，可以在增强型跨源连接页面绑定弹性资源池。本节的操作指导介绍增强型跨源连接绑定弹性资源池的操作指导。 约束限制 增强型跨源仅支持包年包月队列和按需专属的弹性资源池/队列。 绑定跨源的DLI队列网段和数据源网段不能重合。 不支持绑定系统预置的default队列。
GROUP BY GROUP BY GROUP BY将SELECT语句的输出行划分成包含匹配值的分组。简单的GROUP BY可以包含由输入列组成的任何表达式，也可以是按位置选择输出列的序号。 以下查询是等效的： SELECT count(*), nationkey FROM customer
创建SQL作业模板 为了便捷快速的执行SQL操作，DLI支持定制模板或将正在使用的SQL语句保存为模板。保存模板后，不需编写SQL语句，可通过模板直接执行SQL操作。 SQL模板包括样例模板和自定义模板。当前系统默认的样例模板包括22条标准的TPC-H查询语句，可以满足用户大部分的TPC-H需求场
提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的DLI还具有以下优势：
EXCEPT_KEY：记录的value部分包含schema的所有内容，定义为主键的字段除外。 properties.* 否 无 String 该选项可以传递任意的Kafka参数。 “properties.”后的后缀名必须匹配定义在 kafka参数文档中的参数名。 Flink会自动移除选项名中的 "properties
数据湖探索DLI的计费由不同的计费项组成，不同的计费项有不同的计费模式，如图1所示。 图1 DLI的计费组成 计费项 DLI的计费项包括计算计费、存储计费、扫描量计费。DLI的计费详情请参见DLI产品价格详情。您可以通过DLI提供的价格计算器，快速计算出购买资源的参考价格。 表1
Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集
在提交导入作业前，可选择设置导入数据的格式，如样例所示，调用ImportJob对象的setStorageType接口设置数据存储类型为csv，数据的具体格式通过调用ImportJob对象的setCsvFormatInfo接口进行设置。 在提交导入作业前，可选择设置导入数据的分区并配置是否是ove
11版本停止服务（EOS）后，不再提供该软件版本的任何技术服务支持。建议您在执行作业时选择新版本的Flink引擎，推荐使用DLI Flink 1.15版本。 正在使用Flink 1.10、Flink1.11版本的作业也请您尽快切换至新版本的Flink引擎，否则作业执行过程中出现的错误，不再提供该版本的任何技术服务支持。
弹性资源池模式：计算资源的池化管理模式，提供计算资源的动态扩缩容能力，同一弹性资源池中的队列共享计算资源。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，应对业务高峰期的资源需求。 适用场景：适合业务量有明显波动的场合，如周期性的数据批处理任务或实时数据处理需求。 支持的队列类型：
Capture）技术的缩写，它可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。 本示例通过创建PostgreSQL CDC源表来监控Postgres的数据变化，并将变化的数据信息插入到DWS数据库中。
窗口偏移 Offset 可选参数，可以用来改变窗口的分配。可以是正或者负的区间。默认情况下窗口的偏移是 0。不同的偏移值可以决定记录分配的窗口。 例如：在 10 分钟大小的滚动窗口下，时间戳为 2021-06-30 00:00:04 的数据会被分配到哪个窗口呢？ 当 offset 为
返回x的以2为底的对数 select log2(4);-- 2.0 log10(x) → double 返回x的以10为底的对数 select log10(1000);-- 3.0 log(b, x) → double 返回x的以b为底的对数 select log(3,81); -- 4.0 mod(n
步骤4：创建增强型跨源连接 创建DLI连接Kafka的增强型跨源连接 在Kafka管理控制台，选择“Kafka专享版”，单击对应的Kafka名称，进入到Kafka的基本信息页面。 在“连接信息”中获取该Kafka的“内网连接地址”，在“基本信息”的“网络”中获取获取该实例的“虚拟私有云”和“子网”信息，方便后续操作步骤使用。
key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.key-column 否 table存储模式下可配置，将该字段值作为redis中的ext-key
本节操作介绍删除分区表的一个或多个分区。 分区表分为两种，OBS表和DLI表。在删除分区时，DLI表和OBS表都支持利用指定条件删除分区表的一个或多个分区。OBS表还支持按指定筛选条件删除分区。 注意事项 所要删除分区的表必须是已经存在的表，否则会出错。 所要删除的分区必须是已经存在的，否则会出错，可通过语句中添加“IF
指定筛选条件删除分区（只支持OBS表） 功能描述 指定筛选条件删除分区表的一个或多个分区。 注意事项 该命令仅支持操作OBS表，不支持对DLI表进行操作。 所要删除分区的表必须是已经存在的表，否则会出错。 所要删除的分区必须是已经存在的，否则会出错，可通过语句中添加“IF EXISTS”避免该错误。
Capture）技术的缩写，它可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。 本示例通过创建MySQL CDC源表来监控MySQL的数据变化，并将变化的数据信息插入到DWS数据库中。
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