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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
Spark3.3 通用队列 V1表 √ √ 部分支持 V2表 × √ √ 父主题： Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本差异对比
隐式转换对照表 当数据类型不匹配时会隐式转换，但并是不是所有的数据类型都支持隐式转换。以下为当前隐式转换功能支持的数据类型转换表： 表1 隐式转换对照表 - BOOLEAN TINYINT SMALLINT INTEGER BIGINT REAL DOUBLE DECIMAL VARCHAR
); select cast(186 as varchar); try_cast(value AS type) → type 与cast()相似，区别是转换失败返回null。 select try_cast(1860 as tinyint); _col0 ------- NULL
nce次匹配pattern的子串，以及之后匹配pattern的子串，全都替换成指定字符串replace_string后，返回结果字符串。 相似函数：regexp_replace1，regexp_replace1函数用于将source字符串中第occurrence次匹配patter
不会在排名序列中产生间隙。 ROW_NUMBER() 在窗口分区内根据 rows 的排序为每一行分配一个唯一的序列号，从一开始。ROW_NUMBER 和 RANK 相似。ROW_NUMBER 按 顺序对所有行进行编号（例如 1，2，3，4，5）。RANK 为等值 row 提供相同的序列值（例如 1，2，2，4，5）。
);-- hello world jaro_distance(STRING str1, STRING str2) 描述：比较两个字符串的相似度。 select JARO_DISTANCE('hello', 'hell');-- 0.9333333333333332 FNV_HASH(type
扩容属于耗时操作，在DLI“规格变更”页面执行扩容操作后，需要等待大约10分钟，具体时长和扩容的CU值有关，等待一段时间后，可以通过刷新“队列管理”页面，对比“规格”和“实际CUs”大小是否一致来判断是否扩容成功。或者在“作业管理”页面，查看“SCALE_QUEUE”类型SQL作业的状态，如果作
= 管理单元 * 4。 Spark资源并行度由Executor数量和Executor CPU核数共同决定。 管理单元 设置管理单元的CU数。 并行数 作业的并行数是指作业中各个算子的并行执行的子任务的数量，即算子子任务数就是其对应算子的并行度。 说明： 并行数不能大于计算单元（CU数量-管理单元CU数量）的4倍。
是否阶段性生成压缩plan，即使关闭在线压缩的情况下也建议开启 compaction.delta_commits 否 5 Integer MOR表Compaction计划触发条件。建议值为200。 compaction.tasks 否 4 Integer 开启在线压缩时，压缩Hudi表task并行度。建议关闭在线压缩，提升性能。
(3 rows) COALESCE coalesce(value[, ...]) 返回参数列表中的第一个非空value。与CASE表达式相似，仅在必要时计算参数。 可类比MySQL的nvl功能，经常用于转空值为0或者' '（空字符）。 select coalesce(a,0)
96);-- 0.6244717358814612 cosine_similarity(x, y) → double 返回稀疏向量x和y之间的余弦相似度。 SELECT cosine_similarity (MAP(ARRAY['a'],ARRAY[1.0]),MAP(ARRAY['a']
扩容属于耗时操作，在DLI“弹性扩缩容”页面执行扩容操作后，需要等待大约10分钟，具体时长和扩容的CU值有关，等待一段时间后，可以通过刷新“队列管理”页面，对比“规格”和“实际CUs”大小是否一致来判断是否扩容成功。或者在“作业管理”页面，查看“SCALE_QUEUE”类型SQL作业的状态，如果作
可以将到期日统一设置到一个日期，便于日常管理和续费。 图4展示了用户将两个不同时间到期的资源，同时续费一个月，并设置“统一到期日”后的效果对比。 图4 统一到期日 更多关于统一到期日的规则请参见如何设置统一到期日。 父主题： 续费
仅读取指定数据库的 changelog 记录（通过对比 Canal 记录中的 "database" 元数据字段）。 canal-json.table.include 否 (none) String 仅读取指定表的 changelog 记录（通过对比 Canal 记录中的 "table" 元数据字段）。
使用Notebook实例提交DLI作业 Notebook是基于开源JupyterLab进行了深度优化的交互式数据分析挖掘模块，提供在线的开发和调试能力，用于编写和调测模型训练代码。完成DLI对接Notebook实例后，您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代
INNER/LEFT/RIGHT/FULL OUTER INNER/LEFT/RIGHT/FULL OUTER 这几种窗口关联的语法非常相似，我们在这里只举一个 FULL OUTER JOIN 的例子。 当执行窗口关联时，所有具有相同 key 和相同滚动窗口的数据会被关联在一起。这里给出一个基于
与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的DLI还具有以下优势： 表1 Serverless DLI与传统自建Hadoop集群对比的优势 优势 维度 数据湖探索 DLI 自建Hadoop系统 低成本 资金成本 按照实际扫描数据量或者CU时收费，可变成本，成本可节约50%。
NET SDK视频指导 SDK列表提供了DLI云服务支持的SDK列表，您可以在GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档。 在线生成SDK代码 【样例】 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API E
数据类型隐式转换 简介 隐式转换对照表
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