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game_appkey VARCHAR, channel_id VARCHAR, pay_user_num_1m bigint, pay_amt_1m bigint, PRIMARY KEY (ddate, dmin, game_appkey, channel_id)
game_appkey VARCHAR, channel_id VARCHAR, pay_user_num_1m bigint, pay_amt_1m bigint, PRIMARY KEY (ddate, dmin, game_appkey, channel_id)
tgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理
窗口表值函数（table-valued function, 缩写TVF）把表的数据划分到窗口中： 滚动窗口 滑动窗口 累积窗口 逻辑上，每个元素可以应用于一个或多个窗口，这取决于所使用的窗口表值函数的类型。例如：滑动窗口可以把单个元素分配给多个窗口。 窗口表值函数 是 Flink 定义的多态表函数（Polymorphic
仅支持在创建Spark作业时，配置“应用程序”，从OBS选择作业所需的Jar包。 登录OBS控制台，将生成的Jar包文件上传到OBS路径下。 登录DLI控制台，选择“作业管理 > Spark作业”。 单击操作列“编辑”。 编辑“应用程序”，选择1上传的OBS地址。 图11 配置应用程序 Spark 3
分区（版本）。 最新分区（版本）由 'streaming-source.partition-order' 选项定义。 这是在Flink 流应用作业中将 Hive 表用作维度表的最常见用例。 注意事项 使用Temporal join关联维表的最新分区，仅在Flink STREAMING模式下支持。
描述 table_name 表名称。 partition_specs 分区字段。 obs_path OBS存储路径。 注意事项 该命令的主要应用场景是针对分区表，如当手动在OBS上面添加分区目录时，再通过上述命令将该新增的分区信息刷新到元数据库中，通过“SHOW PARTITIONS
Flink Jar作业开发基础样例 概述 用户可以基于Flink的API进行二次开发，构建自己的应用Jar包，提交到DLI队列运行，实现与MRS Kafka、HBase、Hive、HDFS，DWS，DCS等数据源的交互。 本章节以通过自定义作业与MRS进行交互为例进行说明。 更多样例代码请通过DLI样例代码获取。
后导入DIS通道，进行后续处理的场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪
Flink作业推荐配置指导 用户在创建Flink作业时，可以通过如下配置实现流应用的高可靠性能。 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。 图1 创建主题 图2
解码、格式转换等。此外，还支持字符串长度计算、位置查找、填充、反转等功能，以及从JSON字符串中提取值的JSON_VAL函数。这些功能广泛应用于数据清洗、文本处理和数据分析场景，为开发者提供强大的工具支持。 字符串函数简介请参考表1，更多内容参考Apache Flink。 表1 字符串函数
检验是否配置成功，运行cmd ，输入 python。运行结果，请参见图1，显示版本信息，则说明安装和配置成功。 图1 检验配置是否成功 python安装应用包时出现错误类似错误“error: Microsoft Visual C++ xx.x is required. Get it with Build
图说DLI 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转DLI 01 了解 初步认识华为云数据湖探索，了解数据湖探索的基本功能、应用场景、基本概念和使用限制，有助于您更准确地匹配实际业务。 产品介绍 什么是DLI 应用场景 使用限制 与其他云服务的关系 03 入门 购买DLI队列后，您可以运
Flink作业高可靠推荐配置指导（异常自动重启） 操作场景 本节操作介绍创建Flink作业时，配置流应用实现高可靠性能的操作方法。 操作步骤 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。
DLI中的Spark组件与MRS中的Spark组件有什么区别？ DLI和MRS都支持Spark组件，但在服务模式、接口方式、应用场景和性能特性上存在一些差异。 DLI服务的Spark组件是全托管式服务，用户对Spark组件不感知，仅仅可以使用该服务，且接口为封装式接口。 DLI的
解码、格式转换等。此外，还支持字符串长度计算、位置查找、填充、反转等功能，以及从JSON字符串中提取值的JSON_VAL函数。这些功能广泛应用于数据清洗、文本处理和数据分析场景，为开发者提供强大的工具支持。 字符串函数简介请参考表1，更多内容参考Apache Flink。 表1 字符串函数
创建函数 功能描述 DLI支持创建使用UDF和UDTF等自定义函数应用于Spark作业开发当中。 具体使用自定义函数端到端的开发指导可以参考：Spark SQL作业使用UDF和Spark SQL作业使用UDTF。 语法格式 1 2 3 4 5 CREATE FUNCTION [db_name
解码、格式转换等。此外，还支持字符串长度计算、位置查找、填充、反转等功能，以及从JSON字符串中提取值的JSON_VAL函数。这些功能广泛应用于数据清洗、文本处理和数据分析场景，为开发者提供强大的工具支持。 字符串函数简介请参考表1，更多内容参考Apache Flink。 表1 字符串函数
使用DLI分析电商BI报表 应用场景 某电商商城在保持高速发展的同时，沉淀了数亿的忠实用户，积累了海量的真实数据。如何利用BI工具从历史数据中找出商机，是大数据应用在精准营销中的关键问题，也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。 本案例以某商城真实的用户、商品、评论数据
聚合函数概览 avg corr count covar_pop covar_samp max min percentile percentile_approx stddev_pop stddev_samp sum variance/var_pop var_samp 父主题： 内置函数
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