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= 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。
); 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
、私有能力等内置到自定义镜像中，以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。 用户使用自定义镜像功能需要具备Docker相关的基础知识。 使用限制
的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ 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
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
FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如
操作场景 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
成的目录创建非DLI表，通过DLI SQL进行下一步处理分析，并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 create table filesystemSink ( attr_name
FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如
);-- 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
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）。
(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']
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
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，如机器学习训练、日志分析、大规模数据挖掘等场景。 管理Jar作业的程序包 DLI允许用户提交编译为Jar包的F
遍，同时执行一对RF1 和RF2 操作。最后进行Throughput 测试，也是最核心和最复杂的测试，更接近于实际应用环境，与Power 测试比对SUT 系统的压力有非常大的增加，有多个查询语句组，同时有一对RF1 和RF2 更新流。 测试中测量的基础数据都与执行时间有关，这些时间又
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如果为 true，则根据拆分数推断源并行度。如果为 false，则源的并行度由 config 设置。 table.exec.hive.infer-source-parallelism.max 1000 Integer 设置源运算符的最大推断并行度。 Load Partition Splits
1.0 (5 rows) dense_rank()→ bigint 描述：返回值在一组值中的排名。这与rank（）相似，不同的是tie值不会在序列中产生间隙。 ntile(n)→ bigint 描述：用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值。NTILE不支持ROWS
用，指定作业运行使用的DLI基础Flink镜像的版本。 operator_config 否 String 各算子并行度参数，以json的形式展示各算子id和并行度。 static_estimator_config 否 String 静态流图资源预估参数，以json的形式展示。 real_cu_number
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