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配置Tableau通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Tableau是一款数据分析和可视化工具，支持通过拖放式界面连接到各种数据源，创建交互式和共享式的数据可视化，从而将数据转化为可操作的见解。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使用
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) from (values (2),(3),(null)) as t(a);
窗口函数 窗口函数跨查询结果的行执行计算。它们在HAVING子句之后但在ORDER BY子句之前运行。调用窗口函数需要使用OVER子句来指定窗口的特殊语法。窗口具有三个组成部分： 分区规范，它将输入行分为不同的分区。这类似于GROUP BY子句如何将行分为聚合函数的不同组。 排序
字符串函数和运算符 字符串运算符 ||表示字符连接 SELECT 'he'||'llo'; --hello 字符串函数 这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效，对于无效的UTF-8数据，函数可能会返回错误的结果。可
hex('AE'); -- 4145 to_base(x, radix) → varchar 将一个整数转成radix进制数的字符表示，如将十进制的18转为3进制的表示法 select to_base(18,3);-- 200 ln(x) → double 返回x的自然对数 select ln(10);--2
常用数据源语法兼容性 语法 Hive Hudi 数据库的show schemas Y Y 数据库的create schema Y Y 数据库的alter schema Y N 数据库的drop schema Y Y 表的show tables/show create table/show
CREATE VIEW 语法 CREATE [ OR REPLACE ] VIEW view_name [(column_name [COMMENT 'column_comment'][, ...])] [COMMENT 'view_comment'] [TBLPROPERTIES
SQL作业运行慢如何定位 作业运行慢可以通过以下步骤进行排查处理。 可能原因1：FullGC原因导致作业运行慢 判断当前作业运行慢是否是FullGC导致： 登录DLI控制台，单击“作业管理 > SQL作业”。 在SQL作业页面，在对应作业的“操作”列，单击“更多 > 归档日志”。
配置YongHong BI连接DLI进行数据查询和分析 YongHong BI是一款企业级数据分析工具。支持数据可视化、报表制作、数据分析和决策支持的功能，帮助企业洞察业务数据，提升决策效率。 本节操作介绍YongHong BI连接DLI的操作步骤。 操作前准备 环境要求： 已安装YongHong
Hudi查询类型 快照查询 快照查询（Snapshot Queries）可以读到最新的commit/compaction产生的快照。对于MOR表，还会在查询中合并最新的delta log文件的内容，使读取的数据近实时。 增量查询 增量查询（Incremental Queries）
了解数据目录、数据库和表 数据库和表是SQL作业、Spark作业场景开发的基础，在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 Flink支持动态数据类型，可以在运行时定义数据结构，不需要事先定义元数据。 数据目录 数据目录（Catalog）是元数据管理对象，它可以包含多个数据库。
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
BIGINT, v2 VARCHAR, v3 BOOLEAN)) AS JSON);-- JSON '[123,"abc",true]' JSON 转其它类型 SELECT CAST(JSON 'null' AS VARCHAR);-- NULL SELECT CAST(JSON '1'
使用DLI分析车联网场景驾驶行为数据 应用场景 在车联网领域，云计算与大数据为企业提供了强大的分析挖掘能力，可以帮助企业和车队管理者更加科学、便捷地进行车辆数据管理与分析。 方案架构 根据已有的某货运公司车辆定时上报的详单数据和货运订单数据，DLI可以完成对该货运公司车辆行驶特点分析、记录明细的查询。
使用Spark SQL作业分析OBS数据 DLI支持将数据存储到OBS上，后续再通过创建OBS表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括：创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已
Hudi表初始化 初始化导入存量数据通常由Spark作业来完成，由于初始化数据量通常较大，因此推荐使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量
使用Spark作业访问DLI元数据 操作场景 DLI支持用户编写代码创建Spark作业来创建数据库、创建DLI表或OBS表和插入表数据等操作。本示例完整的演示通过编写java代码、使用Spark作业创建数据库、创建表和插入表数据的详细操作，帮助您在DLI上进行作业开发。 该功能公
使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 操作场景 DLI完全兼容开源的Apache Spark，支持用户开发应用程序代码来进行作业数据的导入、查询以及分析处理。本示例从编写Spark程序代码读取和查询OBS数据、编译打包到提交Spark Jar作业等完整的操作步骤说明来帮助您在DLI上进行作业开发。
如何查看DLI Spark作业的实际资源使用情况 查看Spark作业原始资源配置 登录DLI 控制台，单击左侧“作业管理”>“Spark作业”，在作业列表中找到需要查看的Spark作业，单击“作业ID”前的，即可查看对应Spark作业的原始资源配置参数。 在创建Spark作业时，
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 应用场景 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，这种格式可以加快查询速度，查询Parquet格式数据时，只检查所需要的列并对它们的值执行计算，也就是说，只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项
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