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'a1', dt; -- insert dynamic partition insert into h_p1 select 1 as id, 'a1', '2021-01-03' as dt, '19' as hh; -- insert overwrite table insert
ALTER TABLE users DROP COLUMN zip; 将表users中列名id更改为user_id： ALTER TABLE users RENAME COLUMN id TO user_id; 修改分区操作： --创建两个分区表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS
x版本中使用Mesos作为资源管理器，升级到Spark 3.3.x后，你需要考虑切换到其他资源管理器。 Spark3.3.x会在应用程序自行终止时删除K8s driver 说明：Spark3.3.x会在应用程序自行终止时删除K8s driver。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 功能增强，升级到Spark
DLI跨源认证信息 datasourceauth.name edsconnections DLI增强跨源 edsconnections.连接ID 父主题： 权限管理
通过DataFrame API访问 创建session 1 val sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource_redis").getOrCreate() 构造schema 1 2 3 4 5 6 7
导入保存点”。 在导入保存点界面选择Checkpoint的OBS桶路径，Checkpoint保存路径为：“桶名/jobs/checkpoint/作业id开头的目录”。单击“确定”完成导入操作。 再次启动Flink作业，即从对应的检查点路径恢复作业。 父主题： Flink作业咨询类
field", "update_time"). option("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "id"). option("hoodie.datasource.write.partitionpath.field", ""). option("hoodie
kafka_sink( car_type string , car_name string , primary key (union_id) not enforced ) with ( "connector.type" = "upsert-kafka", "connector
'67108864' presto_query_id '20230909_095107_00042_2hwbg@default@HetuEngine'
子句是强制的。对于流式查询，Flink 目前只支持 OVER 窗口定义在升序（asc）的时间属性上。其他的排序不支持。 语法说明 SELECT order_id, order_time, amount, SUM(amount) OVER w AS sum_amount, AVG(amount)
dbadmin -p 8000 -W password -r 执行以下命令创建表并插入数据。 创建表： CREATE TABLE table1(id int, a char(6), b varchar(6),c varchar(6)) ; 插入表数据： INSERT INTO table1
JobStatus status = importJob.getStatus(); System.out.println("Job id: " + importJob.getJobId() + ", Status : " + status.getName()); } 在提
const_price; alter table delta.`obs://bucket1/dbgms/h0` drop constraint const_id; 系统响应 可在执行历史或作业列表中查看任务运行成功或失败。 父主题： Delta DDL语法说明
] ) ROLLUP ( column [, ...] ) 描述 从零个或多个表中检索行数据。 查询stu表的内容。 SELECT id,name FROM stu; 父主题： DQL 语法
权限管理概述 DLI服务不仅在服务本身有一套完善的权限控制机制，同时还支持通过统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）细粒度鉴权，可以通过在IAM创建策略来管理DLI的权限控制。两种权限控制机制可以共同使用，没有冲突。 IAM鉴权使用场景
事实表：数据总量大，增量大，数据读取多以日期做切分，读取一定时间段的数据。 维度表：总量相对小，增量小，多以更新操作为主，数据读取会是全表读取，或者按照对应业务ID过滤。 基于以上考虑，维度表采用天分区会导致文件数过多，而且是全表读取，会导致所需要的文件读取Task过多，采用大颗粒度的日期分区，例如年
LOCATION '/user/hive/warehouse/create_new' WITH dbproperties('name'='akku', 'id' ='9'); --通过describe schema|database 语句来查看刚创建的schema describe schema
目前规则运算表达式只支持“*”（匹配任意字符）。 示例 创建示例所需视图： Create schema test1; Create table t1(id int, name string); Create view v1 as select * from t1; Create view v2
g:MFAPresent 全局级 Boolean 用户登录时是否使用了多因素认证。 g:UserId 全局级 String 当前登录的用户ID。 g:UserName 全局级 String 当前登录的用户名。 g:ProjectName 全局级 String 当前登录的Project。
'person' ); 通配table名 1 2 3 4 5 6 7 8 create table test_redis_keys_patten(id string, name string, age int) using redis options( 'host' = '192.168
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