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条件函数 函数说明 表1 条件函数 条件函数 函数说明 CASE value WHEN value1_1 [, value1_2 ]* THEN result1 [ WHEN value2_1 [, value2_2 ]* THEN result2 ]* [ ELSE resultZ
Hash函数 函数说明 表1 Hash函数说明 Hash函数 函数说明 MD5(string) 返回以32个十六进制数所表示的字符串的MD5哈希值 若字符串是null，则返回null SHA1(string) 返回以40个十六进制所表示的字符串的SHA-1哈希值 若字符串是null
内置函数 日期函数 字符串函数 数学函数 聚合函数 分析窗口函数 其他函数 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
被插入的OBS表在建表时只能指定文件夹路径。 源表和目标表的数据类型和列字段个数应该相同，否则插入失败。 不建议对同一张表并发插入数据，可能会由于并发冲突导致插入数据结果异常。 INSERT INTO命令用于将查询的结果追加到目标表中。
本案例以某商城真实的用户、商品、评论数据（脱敏后）为基础，利用华为云数据湖探索、数据仓库服务以及永洪BI来分析用户和商品的各种数据特征，可为营销决策、广告推荐、信用评级、品牌监控、用户行为预测提供高质量的信息。
使用场景 通常您的业务系统可能使用了华为云的多种云服务，您可以为这些云服务下不同的资源实例分别设置标签，各服务的计费详单会体现这些资源实例设置的标签。
CREATE SINK STREAM buy_infos ( billing_address_city STRING, shipping_address_state string ) WITH ( type = "obs
输出流 ORC - OBS输出流 DWS输出流（通过OBS方式转储） Parquet - OBS输出流 文件系统输出流 XML DIS输入流 - 父主题： Flink作业咨询类
应用场景 DLI服务适用于海量日志分析、异构数据源联邦分析、大数据ETL处理。 海量日志分析 游戏运营数据分析 游戏公司不同部门日常通过游戏数据分析平台，分析每日新增日志获取所需指标，通过数据来辅助决策。例如：运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等，了解游戏当前状态及后续响应活动措施
与其他云服务的关系 与对象存储服务（OBS）的关系 对象存储服务（Object Storage Service）作为DLI的数据来源及数据存储，与DLI配合一起使用，关系有如下四种。 数据来源：使用DLI服务提供API，将OBS对应路径的数据导入到DLI。
是否写入脏数据：如果需要将作业执行过程中处理失败的数据、或者被清洗过滤掉的数据写入OBS中，以便后面查看，可通过该参数配置，写入脏数据前需要先配置好OBS连接。这里保持默认值“否”即可，不记录脏数据。
创建OBS表 使用DataSource语法创建OBS表 使用Hive语法创建OBS表 父主题： 表相关
数据迁移 数据迁移概览 迁移Hive数据至DLI 迁移Kafka数据至DLI 迁移Elasticsearch数据至DLI 迁移RDS数据至DLI 迁移DWS数据至DLI
数据相关 导入数据 插入数据 清空数据
创建数据库 功能描述 创建数据库。 语法格式 1 2 3 CREATE [DATABASE | SCHEMA] [IF NOT EXISTS] db_name [COMMENT db_comment] [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value
使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析 应用场景 在车联网领域，云计算与大数据为企业提供了强大的分析挖掘能力，可以帮助企业和车队管理者更加科学、便捷地进行车辆数据管理与分析。 方案架构 根据已有的某货运公司车辆定时上报的详单数据和货运订单数据，DLI可以完成对该货运公司车辆行驶特点分析
注意事项 privilege必须为赋权对象在resource中的已授权限，否则会回收失败。Privilege支持的权限类型可参见数据权限列表。
数据迁移与数据传输 数据迁移与传输方式概述 迁移外部数据源数据至DLI 配置DLI读写外部数据源数据
对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。OBS的更多信息，请参见《对象存储服务控制台指南》。 推荐使用《文件系统输出流（推荐）》。
对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。OBS的更多信息，请参见《对象存储服务控制台指南》。 推荐使用《文件系统输出流（推荐）》。
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