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sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spar
不生效。 说明： 如果在DDS中已存在collection，则建表可以不指定schema信息，DLI会根据collection中的数据自动生成schema信息。 user 访问DDS集群用户名。 password 访问DDS集群密码。 图1 mongo的链接地址信息 插入数据 sparkSession
pile”对代码进行编译。 编译成功后，双击“package”对代码进行打包。 图9 编译打包 打包成功后，生成的Jar包会放到target目录下，以备后用。本示例将会生成到：“D:\DLITest\SparkJarMetadata\target”下名为“SparkJarMetadata-1
‘yyyy-MM-dd HH:mm:ss’）。numeric 是一个内部 时间戳值，表示自'1970-01-01 00:00:00’ UTC 以来的秒数，由 UNIX_TIMESTAMP() 函数生成。返回值以会话时区表示 （在 TableConfig 中指定）。 例如，如果在 UTC
nk OpenSource SQL作业编辑页的UDF Jar参数上传。具体Flink OpenSource SQL作业创建指导可以参考https://support.huaweicloud.com/usermanual-dli/dli_01_0498.html。 语法格式 create
shuffle数据优化 提升资源扩缩容的稳定性，当shuffle文件不需要时清理Executor。 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释
String kind = "jar"; String[] paths = new String[1]; paths[0] = "https://bucketname.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/jarname.jar"; String
操作完成时间。 status String 扩缩容成功或者失败的状态。 fail_reason String 失败原因。 请求示例 GET https://{endpoint}/v3/{project_id}/elastic-resource-pools/{elastic_resour
是否异步上传资源包。 请求示例 从OBS上传python文件至DLI，并定义分组名称为gatk。 { "paths": [ "https://test.obs.xxx.com/dli_tf.py" ], "group": " gatk" } 响应示例 {
请求执行成功。 message 是 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 job_id 是 String 此SQL语句将生成并提交一个新作业，返回此作业的ID，可用于获取作业状态和作业结果。 job_type 是 String 作业类型。 DDL DCL IMPORT
shuffle数据优化 提升资源扩缩容的稳定性，当shuffle文件不需要时清理Executor。 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释
sql("select * from opentsdb_new_test").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spar
包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数
示例 下面的示例展示了一个经典的业务流水线，维度表来自 Hive，每天通过批处理流水线作业或 Flink 作业更新一次，kafka流来自实时在线业务数据或日志，需要与维度表连接以扩充流。 使用spark sql 创建 hive obs 外表，并插入数据。 CREATE TABLE if
DLI Flink作业专为实时数据流处理设计，适用于低时延、需要快速响应的场景，支持与多种云服务跨源连通，形成丰富的流生态圈。适用于实时监控、在线分析等场景。 · Flink OpenSource作业：DLI提供了标准的连接器（connectors）和丰富的API，便于快速与其他数据系统的集成。
sparkSession.sql("select * from dli_to_rd").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spar
请求是否发送成功。“true”表示请求发送成功。 message 否 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 job_id 否 String 此SQL将生成并提交一个新的作业，返回作业ID。用户可以使用作业ID来查询作业状态和获取作业结果。 job_mode 否 String 作业执行模式： async：异步
后不符合条件的行。 HAVING 和 WHERE 的不同点：WHERE 在 GROUP BY 之前过滤单独的数据行。HAVING 过滤 GROUP BY 生成的数据行。 HAVING 条件中的每一列引用必须是明确的 grouping 列，除非它出现在聚合函数中。 即使没有 GROUP BY 子句，HAVING
array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。 MAP 一组无序的键/值对，使用给定的Key和Value对生成MAP。键的类型必须是原生数据类型，值的类型可以是原生数据类型或复杂数据类型。同一个MAP键的类型必须相同，值的类型也必须相同。 map(K
置（闭区间） hoodie.datasource.write.keygenerator.type 否 COMPLEX Enum 上游表主键生成类型： SIMPLE（默认值） COMPLEX TIMESTAMP CUSTOM NON_PARTITION GLOBAL_DELETE read
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