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计算值默认值为0。 由于浮点类型的数据在计算机中的存储方式的限制，在比较两个浮点类型的数据是否相等时，因存在精度问题，不能直接采用“a==b”的方式进行比较，建议使用“(a-b)的绝对值<=EPSILON”这种方式进行比较，EPSILON为允许的误差范围，一般为1.1920929
OBS授权 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化DLI客户端完成客户端DLIClient的初始化。 样例代码 用户可以使用OBS授权操作的接口，将OBS桶的操作权限授权给DLI, 用于保存用户作业的数据和作业的运行日志等。 示例代码如下： 1
OpenTSDB是基于HBase分布式的 ，可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性，可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。 DLI可以通过
当发生故障时，Debezium应用只能保证at-least-once的投递语义。即在非正常情况下，Debezium可能会投递重复的变更事件到Kafka中，当Flink从Kafka中消费的时候就会得到重复的事件。 这可能会导致Flink query的运行得到错误的结果或者非预期的异常。 解决方案：将作业参数 table
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值的字段，必须为主键的子集，默认为Hudi表的主键。该参数不填则默认为recordkey
将写好的自定义函数打成JAR包，并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击数据管理>“程序包管理”，然后点击创建，并使用OBS中的jar包创建相应的程序包。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击作业管理>“Flink作业”，在需要编辑作业对应的“操作”列中，单击“编辑”，进入作业编辑页面。
将分布在不同区域的资源按照企业项目进行统一管理，同时可以为每个企业项目设置拥有不同权限的用户组和用户。 DLI支持在创建弹性资源池时选择企业项目，本节操作为您介绍DLI弹性资源池如何绑定、修改企业项目。 修改弹性资源池的企业项目，会同时修改弹性资源池下的队列资源的企业项目。 即弹
lunit组成的结果添加到timepoint中，并返回添加后的日期时间。 TIMESTAMPADD函数返回结果与timepoint相同。例外场景为：如果timepoint输入类型为TIMESTAMP，也可以将TIMESTAMPADD函数返回结果插入到DATE类型的表字段中。 语法说明
可以选择配置作业名称，便于识别和筛选。 配置”应用程序”，路径指向上一步上传至OBS的Spark jar包。 配置委托。选择提交DLI作业所需的委托。自定义委托请参考创建DLI自定义委托 。 配置”主类（--class）”，为上一步中所写的，包含需要执行的main函数的类的全名。 在”Spark参数（--conf）
DECIMAL的默认精度为(10,0)，设置Decimal类型精度的方法如下： 1 Column c11 = new Column("c11", new DecimalTypeInfo(25,5), "test for c11"); 创建OBS表 DLI提供创建OBS表的接口。您可
中优先抵扣弹性资源池CU时套餐包的规格额度，超过额度的使用量按需计费。弹性资源池的CU时套餐包的额度每个月会重置。 弹性资源池单个计费周期内小于1CU的向上取整。 弹性资源池扩缩容的开始时间点是以实际扩缩容成功后时间点开始计算，不是按照扩缩容配置的时间开始计费。 弹性资源池队列扩
仅适用于default 队列。 扫描数据量套餐的额度按订购周期会重置。 弹性资源池CU时套餐包 按照“CU时”收取计算费用，用户在弹性资源池添加的队列上运行作业时按照弹性资源池CU时计费。 适用于可预估队列使用量的场景、或测试项目等资源消耗不高的场景。 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
系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 queues 否 Array of objects 该弹性资源池下所有queue的资源权重信息。详细参数说明请参考表4。 count 否 Long 该资源池下关联的队列数量。 表4 queues 参数 是否必填 参数类型 描述 queue_name 否 String
SQL使用DEW管理访问凭据 创建的HBase结果表的列簇必须定义为ROW类型，字段名对应列簇名（column family），嵌套的字段名对应列限定符名（column qualifier）。用户只需在表结构中声明查询中使用的的列簇和列限定符。除了ROW类型的列，剩下的原子数据类型字段（比如，STRING
新版本的Parquet文件，那旧版本的文件就不能被Clean清理，增加存储压力。 提交Spark jar作业时，CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并，需要消耗较高的内存资源，按照之前的表设计
业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 创建的HBase结果表的列簇必须定义为ROW类型，字段名对应列簇名（column family），嵌套的字段名对应列限定符名（column qualifier）。用户只需在表结构中声明查询中使用的的列簇和列限定符。除了ROW类型的列，剩下的原子数据类型字段（比如，STRING
指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过DataFrame API 访问 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险
基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、ECS自建数据库以及线下数据库，数据无需搬迁，即可实现对云上多个数据源进行分析，构建企业的统一视图，帮助企业快速完成业务创新和数据价值探索。
ttl时，缓存中最先添加的条目将被标记为过期。缓存中的记录可能不是最新的，用户可以将Lookup.cache.ttl设置为一个更小的值以获得更好的刷新数据，但这可能会增加发送到数据库的请求数。所以要做好吞吐量和正确性之间的平衡。 默认情况下，Flink会缓存主键的空查询结果，您可以通过将Lookup
二者生成的表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段
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