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12，并提交运行，其代码如下： create table kafkaSource( id bigint, name string, description string, weight DECIMAL(10, 2) ) with ( 'connector' = 'kafka'
CHARGING_MODE_CU; String description = "test for sdk"; Queue queue = client.createQueue(qName, cu, mode, description); System.out.println("----------
的Jar，同样的Python程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark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？
select map_values(map(array['num1','num2'],array[11,12]));-- [11, 12] map_zip_with(map(K, V1), map(K, V2), function(K, V1, V2, V3)) 描述：通过将函数应用于具有相
fail-job Enum 数据解析失败时的处理方式。枚举类型，包含以下值： fail-job：作业失败 skip-row：跳过当前数据 null-field：设置当前数据为null skip-null-values 否 true Boolean 是否跳过null。 pwd_auth_name
orc_row_index_stride = 10000, orc_stripe_size = 67108864 )
String 创建弹性资源池的账号。 elastic_resource_pool_name 否 String 弹性资源池名称。 description 否 String 弹性资源池描述信息。 max_cu 否 Integer 配置的最大CU数。 min_cu 否 Integer 配置的最小CU数。
数据库名称大小写不敏感且不能为空。 输入长度不能超过128个字符。 说明： “default”为内置数据库，不能创建名为“default”的数据库。 description 否 String 新增数据库的描述信息。 enterprise_project_id 否 String 企业项目ID，“0”表示
窗口函数 数组函数和运算符 Map函数和运算符 URL函数 UUID函数 Color 函数 Teradata函数 Data masking函数 IP Address函数 Quantile digest函数 T-Digest函数 父主题： HetuEngine SQL语法
omm //注意要使用omm用户执行。 RUN set -ex && \ mkdir -p /home/omm/.pip && \ pip3 install tensorflow==1.13.1 \ --user --no-cache-dir --trusted-host
fail-job Enum 数据解析失败时的处理方式。枚举类型，包含以下值： fail-job：作业失败 skip-row：跳过当前数据 null-field：设置当前数据为null skip-null-values 否 true Boolean 是否跳过null。 ignore-retractions
导出数据的文件格式。当前只支持json格式。 队列 选择队列。 压缩格式 导出数据的压缩方式，选择如下压缩方式。 none bzip2 deflate gzip 存储路径 输入或选择OBS路径。 导出路径必须为OBS桶中不存在的文件夹，即用户需在OBS目标路径后创建一个新文件夹。 文件夹名称不能包含下列特殊字符：\
所查询的表必须是已经存在的表，否则提示查询错误。 在DLI管理控制台提交SQL语句读取binary类型的数据进行展示时，会对binary数据进行Base64转换。 示例 将表student中，name为Mike的数据记录查询出来，并根据字段score升序排序。 1 2 3 SELECT * FROM
| Return Type | Argument Types | Function Type | Deterministic | Description ----------|-------------|----------------|---------------|-----
'hive_sync.partition_extractor_class' = 'org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor' //同步hive表的extractor类 ); Spark stream
datasource.hive_sync.partition_extractor_class 配置为org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor。 例：创建分区为p1/p2/p3的多级分区COW表 df.write.format("org.apache
该路径下的文件夹须不存在，如请求样例中的“path”文件夹。 compress 否 String 导出数据的压缩格式，目前支持gzip，bzip2和deflate压缩方式； 默认值为none，表示不压缩。 data_type 是 String 导出数据的存储格式，目前API支持csv和json格式。
使用gsjdbc4驱动连接时，格式为：jdbc:postgresql://${ip}:${port}/${dbName} 。 使用gsjdbc200驱动连接时，格式为：jdbc:gaussdb://${ip}:${port}/${dbName}。 table-name 是 无 String
业。 general：通用队列类型，用于运行Flink、Spark Jar作业。 说明： 如果不指定类型，则默认为“sql”。 description 否 String 队列的描述信息。 cu_count 是 Integer 与队列绑定的最小计算单元个数。设置值当前只支持16，64，256。
2], [3]] zip(array1, array2[, ...]) -> array(row) 描述：将给定数组按元素合并到单个行数组中。第N个自变量的第M个元素将是第M个输出元素的第N个字段。如果参数长度不均匀，则缺少的值将填充为NULL。 SELECT zip(ARRAY[1
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