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创建维表 DWS维表 Hbase维表 JDBC维表 Redis维表 父主题： 数据定义语句DDL
集合函数 函数说明 表1 集合函数说明 集合函数 函数说明 CARDINALITY(array) 返回数组中元素个数 array ‘[’ integer ‘]’ 返回数组索引为integer的元素。索引从1开始 ELEMENT(array) 返回数组中的唯一元素。 若数组为空，则返回
Connector列表 Connector概述 BlackHole ClickHouse DataGen Doris DWS Elasticsearch FileSystem Hbase Hive JDBC Kafka Print Redis Upsert Kafka 父主题： Flink
Hive 创建Hive Catalog Hive方言 Hive源表 Hive结果表 Hive维表 使用Temporal join关联维表的最新分区 使用Temporal join关联维表的最新版本 父主题： Connector列表
数据操作语句DML SELECT INSERT INTO 集合操作 窗口 分组聚合 Over聚合 JOIN OrderBy & Limit Top-N 去重 父主题： Flink Opensource SQL1.15语法参考
集合函数 函数说明 表1 集合函数说明 集合函数 函数说明 CARDINALITY(array) 返回数组中元素的数量。 array '[' INT ']' 返回数组中 INT 位置的元素。索引从 1 开始。 ELEMENT(array) 返回数组的唯一元素（其基数应为 1）；如果数组为空
值获取函数 表1 值获取函数 SQL函数 描述 tableName.compositeType.field 按名称从 Flink 复合类型（例如，Tuple，POJO）返回字段的值。 tableName.compositeType.* 返回 Flink 复合类型（例如，Tuple，
分组函数 表1 分组函数 SQL函数 函数说明 GROUP_ID() 返回唯一标识分组键组合的整数。 GROUPING(expression1 [, expression2]* ) | GROUPING_ID(expression1 [, expression2]* ) 返回给定分组表达式的位向量
Flink Opensource SQL1.15语法参考 SQL语法约束与定义 Flink OpenSource SQL1.15语法概览 Flink OpenSource SQL 1.15版本使用说明 Format Connector列表 数据操作语句DML 函数
使用DLI提交SQL作业 创建并提交SQL作业 导出SQL作业结果 配置SQL防御规则 设置SQL作业优先级 查询SQL作业日志 管理SQL作业 创建并管理SQL作业模板
权限管理 权限管理概述 DLI自定义策略 DLI资源 DLI请求条件 常用操作与系统权限关系
配置DLI访问其他云服务的委托权限 DLI委托概述 创建DLI自定义委托权限 常见场景的委托权限策略 典型场景DLI委托权限配置示例
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）
管理队列 队列权限管理 分配队列至项目 创建消息通知主题 队列标签管理 队列属性设置 测试地址连通性 删除队列 变更普通队列规格 普通队列弹性扩缩容 设置普通队列的弹性扩缩容定时任务 修改普通队列的网段 父主题： 创建弹性资源池和队列
管理弹性资源池 查看弹性资源池的基本信息 弹性资源池权限管理 弹性资源池关联队列 弹性资源池CU设置 弹性资源池规格变更 弹性资源池标签管理 调整弹性资源池中队列的扩缩容策略 查看弹性资源池扩缩容历史 分配弹性资源池至项目 父主题： 创建弹性资源池和队列
在DLI控制台管理表资源 在DLI控制台配置表权限 在DLI控制台删除表 在DLI控制台修改表所有者 将OBS数据导入至DLI 导出DLI表数据至OBS中 在DLI控制台预览表数据 父主题： 创建数据库和表
对接OpenTSDB scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 故障处理 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
对接RDS scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
对接Mongo scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
Spark Jar作业开发指南 使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 使用Spark作业访问DLI元数据 使用Spark-submit提交Spark Jar作业 使用Livy提交Spark Jar作业 使用Spark作业跨源访问数据源
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