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创建Bucket索引表调优 创建Bucket索引表调优 Bucket索引常用设置参数： Spark： hoodie.index.type=BUCKET hoodie.bucket.index.num.buckets=5 Flink index.type=BUCKET hoodie
SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 数据类型的使用，请参考Format章节。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 create
函数概览 DLI提供了的decode1、javahash、max_pt等函数的说明如下。 表1 其他新增函数说明 函数 命令格式 返回值 功能简介 decode1 decode1(<expression>, <search>, <result>[, <search>, <result>]
Teradata函数 以下函数提供Teradata SQL的能力。 字符串函数 char2hexint(string) 描述：返回字符串的UTF-16BE编码的十六进制表示形式。 index(string, substring) 描述：同strpos() 函数。 日期函数 本节中的函数使用与Teradata
SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者
清理多版本数据 功能描述 多版本数据保留周期是在表每次执行insert overwrite或者truncate语句时触发，所以当表的多版本数据在保留周期时间外但是后续该表不会再执行insert overwrite或者truncate语句时，多版本保留周期外的数据不会自动清理。可以
userDefined源表 功能描述 您可通过编写代码实现从云生态或者开源生态获取数据，再把获取到的数据作为Flink作业的输入数据。 前提条件 自定义source类需要继承类RichParallelSourceFunction，并指定数据类型为Row。 例如自定义类MySource：public
修改主机信息 功能介绍 该API用于在跨源中修改数据源主机信息，仅支持全量覆盖。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 PUT /v2.0/{project_id}/datasource/enhanced-connections/{connection_id}
算术函数 表1 算术函数 运算符 描述 + numeric 返回 numeric。 - numeric 返回 numeric 的相反数。 numeric1 + numeric2 返回 numeric1 加 numeric2 numeric1 - numeric2 返回 numeric1
应用场景 DLI服务适用于海量日志分析、异构数据源联邦分析、大数据ETL处理。 海量日志分析 游戏运营数据分析 游戏公司不同部门日常通过游戏数据分析平台，分析每日新增日志获取所需指标，通过数据来辅助决策。例如：运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等，了解
DIS结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据写入数据接入服务（DIS）中。适用于将数据过滤后导入DIS通道，进行后续处理的场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外
如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 数据湖探索（DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Py
> New > Terminal”，进入到Terminal界面。 图5 进入到Terminal界面 执行以下命令进入到livy配置目录下，查看spark配置文件。 cd /home/ma-user/livy/conf/ vi spark-defaults.conf 确认包含spark
userDefined结果表 功能描述 您可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入到指定的云生态或者开源生态。 前提条件 已编写代码实现自定义sink类： 自定义sink类需要继承Flink开源类：RichSinkFunction，并指定数据类型为：Tuple2<Boolean
grade.science[1]'), JSON_VAL(message,'$.grade.dddd') from kafkaSource; 查看taskmanager的out文件的输出结果 +I[null, James, [80,85], [80,85], 85, null] 父主题：
弹性资源池CU设置 CU设置主要是为了控制弹性资源池扩缩容的最大最小CU范围，避免无限制的资源扩容风险。 例如，当前弹性资源池CU设置的最大CU为256CU，并且该弹性资源池添加了2个队列，2个队列扩缩容策略最小CU数为64CU，这时如果该弹性资源池再添加一个队列并且该队列最小C
创建队列定时扩缩容计划（废弃） 功能介绍 该API用于创建队列定时扩缩容计划，对指定的队列创建定时规格变更计划。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v1/{project_id}/queues/{queue_name}/plans
grade.science[1]"),JSON_VAL(message,"$.grade.dddd") from kafkaSource; 查看sink中kafka的topic中的输出结果 {"message1":null,"message2":"swq","message3":"[80
grade.science[1]"), JSON_VAL(message,"$.grade.dddd") FROM kafkaSource; 查看输出结果 {"message1":null,"message2":"swq","message3":"[80,85]","message4":"[80
Hudi表分区设计规范 规则 分区键不可以被更新： Hudi具有主键唯一性机制，但在分区表的场景下通常只能保证分区内主键唯一，因此如果分区键的值发生变更后，会导致相同主键的行记录出现多条的情况。在以日期分区的场景，可采用数据的创建时间为分区字段，切记不要采用数据更新时间做分区。
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