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varbinary 计算二进制块的SHA 1哈希值。 sha2(string, integer) → string 安全散列算法2， 是一种密码散列函数算法标准，其输出长度可以取224位，256位， 384位、512位，分别对应SHA-224、SHA-256、SHA-384、SHA512
内容复制到基础镜像中 USER omm 其中，主要包含了以下步骤： 设置pip的可用仓库地址。 使用pip3安装tensorflow算法包。 将安装了算法包的临时镜像builder里的内容复制到基础镜像中（这一步主要是为了减小镜像体积），用于生成最终的自定义镜像。 利用Dockerfile生成自定义镜像。
DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考”数据湖探索 DLI > 用户指南> 数据管理> 程序包管理> 内置依赖包”），这些常用算法库满足了大部分用户的使用场景。对于用户的PySpark程序依赖了内置算法库未提供的程序库该如何呢？其实PySpark本身
Spark作业配置 表1 作业配置参数说明 参数名称 参数描述 作业名称（--name） 设置作业名称。 应用程序 选择需要执行的程序包。包括“.jar”和“.py”两种类型。 Jar包的管理方式： 上传OBS管理程序包：提前将对应的jar包上传至OBS桶中。并在此处选择对应的OBS路径。 上传
ID)：访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符；访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。
Jar作业等操作 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 例如原有的算法的语句是执行加减运算，当前需要恢复的状态将算法的语句修改成为乘除取余的运算，是无法从checkpoint直接恢复的。 修改“静态流图” 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 修改“单TM所占CU数”参数 支持
domyk luhn_check(string) → boolean 描述：根据Luhn算法测试数字字符串是否有效。 这种校验和函数，也称为模10，广泛应用于信用卡号码和政府身份证号码，以区分有效号码和键入错误、错误的号码。 select luhn_check('79927398713');
面临市场新的竞争压力及出行服务不断变革，车企通过构建车联云平台和车机OS，将互联网应用与用车场景打通，完成车企数字化服务转型，从而为车主提供更好的智联出行体验，增加车企竞争力，促进销量增长。例如：通过对车辆日常指标数据（电池、发动机，轮胎胎压、安全气囊等健康状态）的采集和分析，及时将维保建议回馈给车主。 优势
Manager之间data传输通道的SSL，会对性能会有较大影响，建议结合安全和性能综合考虑是否开启。 证书文件还需要在作业配置页面的“其他依赖文件”中完成配置。 OBS路径/opt/flink/usrlib/userData/为默认存储依赖文件路径。 请确保已上传密钥和证书到指定的OBS路径下，并在作业配置中的其他依赖文件中引入。
（可选）配置Notebook访问LakeFormation元数据 在JupyterLab中编写和调试代码。 进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下编辑和调试代码。步骤8：使用Notebook实例编写和调试代码。 约束限制 使用Notebook实例提交DLI作业必须使用弹性资源池下的通用队列。
I SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载，存算分离架构，存储资源和计算资源按需灵活配置，提高了资源利用率，降低了成本。 企业级多租户 支持计算资源按租户隔离，数据权限控制到队列、作业，帮助企业实现部门间的数据共享和权限管理。 Serverless DLI DLI完全兼容Apache
可通过交互式会话（session）和批处理（batch）方式提交计算任务。通过在DLI提供的弹性资源池队列上提交作业，简化了资源管理和作业调度。 支持多种数据源和格式，提供了丰富的数据处理能力，包括但不限于SQL查询、机器学习等。详细操作请参考创建Spark作业。 适用于大规模数据处理和分析，如机器学
DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前，将程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。 本例介绍通过DLI控制台提交Jar作业
默认值为“basic”。 说明： AI增强型即队列加载了AI镜像，该镜像在基础镜像的基础上集成了AI相关的算法包。 tags 否 Array of Objects 队列的标签，使用标签标识云资源。包括“标签键”和“标签值”，具体请参考表3。 elastic_resource_pool_name 否 String
arbitrary(x) 描述：返回类型和X 一样，返回X的任意一个非null值。 select arbitrary(price) from fruit;-- 5 array_agg(x) 描述：返回由输入的x字段构成的数组，元素类型和输入字段一样。 select array_agg(price)
type 是 输出数据编码格式，当前支持“parquet”格式和“csv”格式。 当schema为obs时，输出数据编码格式仅支持“parquet”格式。 当schema为hdfs时，输出数据编码格式支持“parquet”格式和“csv”格式。 format.field-delimiter
为NULL ON EMPTY或NULL ON ERROR。默认值可以是字面量或表达式。如果默认值本身引发错误，那么它将执行ON EMPTY和ON ERROR的错误行为。 -- "true" JSON_VALUE('{"a": true}', '$.a') -- TRUE JSON_VALUE('{"a":
ai：AI增强型（仅SQL的x86_64专属队列支持选择） 默认值为“basic”。 说明： AI增强型即队列加载了AI镜像，该镜像在基础镜像的基础上集成了AI相关的算法包。 resource_type 否 String 队列所属资源类型。 vm：ecf集群 container：容器化集群（k8s） cu_spec
(1 row) --查看show_table1的压缩算法 SHOW TBLPROPERTIES show_table1('orc.compression.codec'); SHOW TBLPROPERTIES
nk）， 然后 MySQL CDC Source 将多个块分配给多个 reader 以并行读取表的数据。 无锁算法 MySQL CDC source 使用 增量快照算法, 避免了数据库锁的使用，因此不需要 “RELOAD” 权限。 并发读取 增量快照读取提供了并行读取快照数据的能力。
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