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integer2 ]) STRING 返回string中从integer1位置开始的长度为integer2的子字符串。若integer2未配置，则默认返回从integer1开始到末尾的子字符串 REPLACE(string1, string2, string3) STRING 用
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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overwrite写入，分区信息可以调用ImportJob对象的setPartitionSpec接口设置，如：importJob.setPartitionSpec(new
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 应用场景 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，这种格式可以加快查询速度，查询Parquet格式数据时，只检查所需要的列并对它们的值执行计算，也就是说，只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项
jar作业jar包时，不需要额外上传这些依赖包，以免与平台内置依赖包冲突。 Spark 3.1.1 依赖包 表1 Spark 3.1.1 依赖包 依赖包名称 accessors-smart-1.2.jar hive-shims-scheduler-3.1.0-h0.cbu.mrs.321.r10.jar metrics-graphite-4
使用Spark SQL作业分析OBS数据 DLI支持将数据存储到OBS上，后续再通过创建OBS表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括：创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已
QUARTER, RANGE, RANK, RAW, READ, READS, REAL, RECURSIVE, REF, REFERENCES, REFERENCING, REGR_AVGX, REGR_AVGY, REGR_COUNT, REGR_INTERCEPT, REGR_R2
计费概述 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。
thon程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DL
F1使用相同的类名，导致功能相互冲突，影响作业执行。 如需使用UDF热加载功能请提交工单开通白名单。 关键字 USING <resources>：需要加载的资源。可以是JAR、文件或者URI的列表。 OR REPLACE：支持自定义函数热加载功能。 如果创建自定义函数时不携带OR
F1使用相同的类名，导致功能相互冲突，影响作业执行。 如需使用UDF热加载功能请提交工单开通白名单。 关键字 USING <resources>：需要加载的资源。可以是JAR、文件或者URI的列表。 OR REPLACE：支持自定义函数热加载功能。 如果创建自定义函数时不携带OR
QUOTE R RANGE RANK RAW READ READS READ_ONCE REAL RECURSIVE REF REFERENCES REFERENCING REGION REGR_AVGX REGR_AVGY REGR_COUNT REGR_INTERCEPT REGR_R2
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时间戳。此函数不是确定性的，这意味着将为每个记录重新计算该值。 UNIX_TIMESTAMP(string1[, string2]) BIGINT 使用表配置中指定的时区将格式为 string2 的日期时间字符串 string1（如果未指定默认情况下：yyyy-MM-dd HH:mm:ss） 转换为
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