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自定义函数类型推导 操作场景 类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的
自定义函数类型推导 操作场景 类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的
插入数据 功能描述 将SELECT查询结果或某条数据插入到表中。 约束限制 insert overwrite语法不适用于“自读自写”场景，该场景因涉及数据的连续处理和更新，如果使用insert overwrite语法可能存在数据丢失风险。 "自读自写"是指在处理数据时能够读取数据
禁止或恢复表的生命周期 功能介绍 禁止或恢复指定表或分区的生命周期。 使用禁止或恢复表的生命周期有以下两种场景： 表或分区表开启了生命周期的功能，该功能可以禁止或恢复表的生命周期，即修改“dli.table.lifecycle.status”的参数值。 表或分区表未开启生命周期的
创建SQL作业模板 为了便捷快速的执行SQL操作，DLI支持定制模板或将正在使用的SQL语句保存为模板。保存模板后，不需编写SQL语句，可通过模板直接执行SQL操作。 SQL模板包括样例模板和自定义模板。当前系统默认的样例模板包括22条标准的TPC-H查询语句，可以满足用户大部分
如果需要设置当前实例为默认实例，请单击页面右上角“设为默认实例”。 勾选操作影响后单击“确定”，将当前实例设置为默认实例。 当前DLI仅对接LakeFormation默认实例，变更默认实例后，可能对使用LakeFormation的周边服务产生影响，请谨慎操作。 步骤2：在LakeFormation管理控制台创建Catalog
管理DLI全局变量 什么是全局变量 DLI支持在管理控制台设置全局变量，将作业开发过程中频繁使用的变量设置为全局变量，可以避免在编辑作业过程中重复定义，减少开发与维护成本。通过使用全局变量可以替换长难复杂变量，简化复杂参数，提升SQL语句可读性。 本节操作为您介绍如何创建全局变量。
Hive结果表 功能描述 本节介绍利用Flink写Hive的表。Hive结果表的定义，以及创建结果表时使用的参数和示例代码。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。
删除分区 功能描述 本节操作介绍删除分区表的一个或多个分区。 分区表分为两种，OBS表和DLI表。在删除分区时，DLI表和OBS表都支持利用指定条件删除分区表的一个或多个分区。OBS表还支持按指定筛选条件删除分区。 注意事项 所要删除分区的表必须是已经存在的表，否则会出错。 所要
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”。
Flink Jar作业开发基础样例 概述 用户可以基于Flink的API进行二次开发，构建自己的应用Jar包，提交到DLI队列运行，实现与MRS Kafka、HBase、Hive、HDFS，DWS，DCS等数据源的交互。 本章节以通过自定义作业与MRS进行交互为例进行说明。 更多样例代码请通过DLI样例代码获取。
自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 暂不支持通过python写UDF、UDTF、UDAF自定义函数。
自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 POM依赖 <dependency>
自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 暂不支持通过python写UDF、UDTF、UDAF自定义函数。
创建Flink OpenSource SQL作业 本章节介绍如何新建Flink OpenSource SQL作业。 DLI Flink OpenSource SQL类型作业完全兼容社区Flink版本，并在社区connector基础之上，新增了Redis、DWS(GaussDB)数据源类型。社区Flink
默认情况下，Flink会缓存主键的空查询结果，您可以通过将Lookup.cache.caching-missing-key设置为false来切换行为。 数据类型映射 表3 数据类型映射 MySQL类型 PostgreSQL类型 Flink SQL类型 TINYINT - TINYINT
创建表时指定表的生命周期 功能描述 DLI提供了表生命周期管理功能，在创建表时指定表的生命周期。DLI会根据每张表的最后修改时间和表的生命周期来判断是否要回收此表。通过设置表的生命周期，可以帮助您更好的管理数目众多的表，自动清理长期不再使用的数据表，简化数据表的回收流程。同时支持数据恢复设置，避免因误操作丢失数据。
创建函数 功能描述 DLI支持创建使用UDF和UDTF等自定义函数应用于Spark作业开发当中。 具体使用自定义函数端到端的开发指导可以参考：Spark SQL作业使用UDF和Spark SQL作业使用UDTF。 语法格式 1 2 3 4 5 CREATE FUNCTION [db_name
创建Flink Jar作业 Flink Jar作业是基于Flink能力进行二次开发的场景，即构建自定义应用Jar包并提交到DLI的队列运行。 Flink Jar作业场景需要用户自行编写并构建应用Jar包，适用于对流计算处理复杂度要求较高的用户场景，且用户可以熟练掌握Flink二次开发能力。
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