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赋予某项目（项目ID：0732e57c728025922f04c01273686950）数据库db1的查询权限、数据表db1.tbl的删除权限、数据表指定列db1.tbl.column1的查询权限。 { "grant_project_id": "0732e57c728025922f04c01273686950"
OBS路径，指定该路径Hudi表会创建为外表。 options_list Hudi table属性列表。 query_statement select查询表达式 示例 创建分区表 create table h2 using hudi options (type = 'cow', primaryKey
取rid的值，查询key为city1，返回6。由于包含.，只能用['']来解析。 select get_json_object(json, "$['city1'].region['id']") from json_table where id =1; 取rid的值，查询key为city1，返回7。查询方法有如下两种。
在续费管理页面开通自动续费 登录管理控制台。 单击“控制台”页面上方“费用与成本”，在下拉菜单中选择“续费管理”。 进入“续费管理”页面。 自定义查询条件。 可在“自动续费项”页签查询已经开通自动续费的资源。 可对“手动续费项”、“到期转按需项”、“到期不续费项”页签的资源开通自动续费。 图2 续费管理 为包年/包月资源开通自动续费。
对应Redis中的Key或Hash Key。 插入redis数据时必填。 查询redis数据时与“keys.pattern”参数二选一。 keys.pattern 使用正则表达式匹配多个Key或Hash Key。该参数仅用于查询时使用。查询redis数据时与“table”参数二选一。 key.column
定义了何时关闭给定的In-progress Part文件，并将其转换为Pending状态，然后再转换为Finished状态。 Finished状态的文件，可供查看并且可以保证数据的有效性，在出现故障时不会恢复。 在 STREAMING模式下，滚动策略结合Checkpoint间隔（到下一个Checkp
day to second)) as login_log(user,last_login); -- 0 07:15:30.000 假设有日志表记录用户距离上次登录的时间，那么这个结果表明平均登录时间间隔为0天7小时15分钟30秒 bool_and(boolean value)
'null'。不过，在从包含NULL的数组或Map进行转换时，生成的JSON将包含NULL。 在从ROW转换为JSON时，结果是一个JSON数组，而不是一个JSON对象。这是因为对于SQL中的行，位置比名称更重要。 支持从BOOLEAN、TINYINT、SMALLINT、INTEGER、BIGINT、RE
定义了何时关闭给定的In-progress Part文件，并将其转换为Pending状态，然后再转换为Finished状态。 Finished状态的文件，可供查看并且可以保证数据的有效性，在出现故障时不会恢复。 在 STREAMING模式下，滚动策略结合Checkpoint间隔（到下一个Checkp
TABLE IF EXISTS db0.delta_table0; 系统响应 执行成功，元数据中表将被删除，无法通过show和describe查询该表。 父主题： Delta DDL语法说明
个队列名称使用逗号“,”分隔。 plan_id 是 String 待修改的队列扩缩容计划的ID。多个ID使用逗号“,”分隔。具体获取请参考查看队列定时扩缩容计划（废弃） 请求消息 表2 请求参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 plan_name 是 String 队列扩缩容
Spark SQL作业，通过在SQL编辑器使用SQL语句执行数据查询等操作。支持SQL2003，兼容SparkSQL，详细语法描述请参见《数据湖探索Spark SQL语法参考》。 发布区域：全部 使用DLI提交SQL作业查询OBS数据 导出SQL作业结果 OBS 2.0支持 DLI Spark作业
name=xxx&age=25#teacher'); -- http url_extract_query(url)→ varchar 描述：提取url中的查询字符串。 select url_extract_query('http://www.example.com:80/stu/index.html
ql语句进行数据查询了。 1 2 jdbcDF.registerTempTable("customer_test") sparkSession.sql("select * from customer_test where id = 1").show() 查询结果： DataFrame相关操作
values(2,'John',24)") 查询数据 1 jdbcDF = sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show() 操作结果 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择
在SQL作业编辑器执行的SQL语句、导入数据和导出数据等操作，在系统中对应的执行实体，称之为SQL作业。 SQL作业适用于使用标准SQL语句进行查询的场景。通常用于结构化数据的查询和分析。 Flink作业 Flink作业专为实时数据流处理设计，适用于低时延、需要快速响应的场景。适用于实时监控、在线分析等场景。
p'时需配置。 connector.properties.* 否 配置kafka任意原生属性。 示例 从Kafka中读取编码格式为csv，对象为kafkaSource的表。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 create table
--等价写法: SHOW SCHEMAS IN hive LIKE 't%'; 如果匹配字符串中有字符与通配符冲突，可以指定转义字符来标识，示例为查询hive这个catalog下，schema_name前缀为“pm_”的所有schema，转义字符为“/”： SHOW SCHEMAS IN
) CUBE ( column [, ...] ) 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
sql语句进行数据查询了。 1 2 jdbcDF.registerTempTable("customer_test") sparkSession.sql("select * from customer_test where id = 1").show() 查询结果： DataFrame相关操作
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