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创建source流从HBase中获取数据，作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。DLI可以
上下游数据连接 除了开源connector之外，还提供开箱即用的connector，包括数据库（RDS、GaussDB）、消息队列（DMS）、数据仓库（DWS）、对象存储（OBS） 相比开源connector有较多易用性和稳定性提升。 仅提供开源connector。 开发与运维 监控、告警
Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本差异对比 Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异对比 Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在通用队列的差异对比 DLI datasourceV1表和datasourceV2表 父主题： 版本支持公告
REFRESH TABLE刷新表元数据 功能描述 Spark为了提高性能会缓存Parquet的元数据信息。当更新了Parquet表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据作业执行报错，报错信息参考如下： DLI.0002: FileNotFoundException:
列值可以为除BOOLEAN外的任意类型。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 返回值的类型与col类型相同。返回规则如下： col值为NULL时，该行不参与计算。 col为BOOLEAN类型时，不允许参与运算。 示例代码 计算所有商品的最高库存（items）。命令示例如下： select max(items)
Flink 1.12版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.12版本所做的变更说明。 更多Flink 1.12版本说明请参考Release Notes - Flink 1.12。 Flink 1.12版本发布时间 版本名称 发布时间
数据类型介绍 目前使用Hetu引擎建表时支持的数据类型有：tinyint，smallint，bigint，int，boolean，real，decimal，double，varchar，string，binary，varbinary，timestamp，date，char，arr
创建提交作业所需的计算资源。 步骤3：创建数据库 DLI元数据是SQL作业开发的基础。在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 步骤4：创建表 数据库创建完成后，需要在数据库db1中基于OBS上的样本数据创建表。 步骤5：查询数据 使用标准SQL语句进行数据的查询和分析。 准备工作
return 含表的数据库不能直接删除，请先删除数据库的表再删除数据库。 数据库删除后，将不可恢复，请谨慎操作。 完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 查询所有数据库 DLI提供查询数据库列表接口。您可以使用该接口查询当前已创建的数据库列表。示例代码如下：
HAVING HAVING HAVING与聚合函数和GROUP BY一起使用，来控制选在哪些组。HAVING能够在分组和聚合计算之后，过滤掉不满足给定条件的组。 例如： SELECT count(*), mktsegment, nationkey, CAST(sum(acctbal)
println("delete db " + dbName); } 含表的数据库不能直接删除，请先删除数据库的表再删除数据库。 数据库删除后，将不可恢复，请谨慎操作。 查询所有数据库 DLI提供查询数据库列表接口，您可以使用该接口查询当前已创建的数据库列表。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7
列值可以为除BOOLEAN外的任意类型。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 返回值的类型与col类型相同。返回规则如下： col值为NULL时，该行不参与计算。 col为BOOLEAN类型时，不允许参与运算。 示例代码 计算所有商品的最低库存（items）。命令示例如下： select min(items)
注意： 定义在一个数据源表（ source table ）上的计算列会在从数据源读取数据后被计算，它们可以在 SELECT 查询语句中使用。 计算列不可以作为 INSERT 语句的目标，在 INSERT 语句中，SELECT 语句的 schema 需要与目标表不带有计算列的 schema
存储计费 DLI数据存储计费模式 存储资源是DLI服务内部的存储资源，用于存储数据库和DLI表。支持以下计费模式： 按需计费：按需计费是一种后付费模式，DLI支持使用按需计费模式购买数据存储。按照存储在DLI服务中的数据存储量（单位为“GB”）收取存储费用。计费方式自创建起按自然
Spark 2.4.5版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 2.4.5版本所做的变更说明。 更多Spark 2.4.5版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 2.4.5版本发布时间 版本名称 发布时间
使用Spark作业跨源访问数据源 概述 对接CSS 对接DWS 对接HBase 对接OpenTSDB 对接RDS 对接Redis 对接Mongo 父主题： Spark Jar作业开发指南
按需计费：在default队列中提交作业按扫描数据量计费，一种按需计费模式。 计费方式自创建起按自然小时收费。按小时结算，小时数按整点计算。 扫描量计费=单价*扫描量数据（GB）。 套餐包：数据湖探索支持扫描数据量套餐包，购买了扫描数据量套餐包，按需使用过程中优先抵扣扫描数据量套餐包的规格额度，超过扫描数据量套餐包额
SDK的获取与安装 Java SDK安装方式 您可以通过以下两种方式安装Java SDK。 导入Maven依赖，适用于使用Maven管理的Java项目。具体操作请参考方法一：通过Maven安装DLI SDK依赖。 在集成开发环境中导入JAR文件，适用于使用Eclipse作为集成开
使用CDM迁移数据至DLI CDM提供了可视化的迁移任务配置页面，支持多种数据源到数据湖的迁移能力。 本节操作介绍使用CDM迁移工具将数据从数据源迁移至DLI的操作步骤。 图1 使用CDM迁移数据至DLI操作流程 步骤1：创建CDM集群 CDM集群用于执行数据迁移作业，将数据从数据源迁移至DLI。
语法定义 DDL语法定义 DML语法定义 父主题： SQL语法约束与定义
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