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自定义函数参数传递 操作场景 如果您的自定义函数需要在多个作业中使用，但对于不同作业某些参数值不同，直接在UDF中修改较为复杂。您可以在Flink OpenSource SQL编辑页面，自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters，在UDF代码
自定义函数参数传递 操作场景 如果您的自定义函数需要在多个作业中使用，但对于不同作业某些参数值不同，直接在UDF中修改较为复杂。您可以在Flink OpenSource SQL编辑页面，自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters，在UDF代码
obs://xxx: status [404] 解决方案 请排查在同一时间点是否还有另外作业对当前报错作业操作的表信息有删除操作。 DLI不允许同时有多个作业在同一时间点对相同表进行读写操作，否则会造成作业冲突，导致作业运行失败。 父主题： SQL作业运维类
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。
ards' [PARTITION (partition_spec)] 描述 用于展示表或分区的详细信息。 可以使用规则运算表达式来同时匹配多个表，但不可用于匹配分区。 展示的信息将包括表的基本信息和相关的文件系统信息，其中文件系统信息包括总文件数、总文件大小、最大文件长度、最小文
查看driver错误日志。 查看executor错误日志。 查看task错误日志。 结论：rowkey过于集中，出现了热点region。 处理步骤 Hbase做预分区。 把rowkey散列化。 建议与总结 建议DLI在写入数据时也将数据离散化，避免大量数据写入同一个regionServer，同时，在
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>
UNION | INTERSECT | EXCEPT UNION、INTERSECT和EXCEPT都是集合操作。都用来将多个SELECT语句的结果集合并成单个结果集。 UNION UNION将第一个查询的结果集中的所有行与第二个查询的结果集中的行合并。 query UNION [ALL
请参考表2。 作业特性 “所属队列”选择CCE队列时，设置该参数。表示用户作业使用的Spark镜像类型，具体说明如下： 基础型：DLI提供的基础镜像，运行非AI相关作业时选择“基础型”。 自定义镜像：自定义的Spark镜像，需要选择“容器镜像服务”中设置的镜像名称及版本。 依赖jar包（--jars）
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。
添加列 功能描述 添加一个或多个新列到表上。 语法格式 1 ALTER TABLE [db_name.]table_name ADD COLUMNS (col_name1 col_type1 [COMMENT col_comment1], ...); 关键字 ADD COLUMNS：添加列。
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
支持修改非分区表或分区表的列注释 修改非分区表或分区表的列注释。 支持统计SQL作业的CPU消耗 支持在控制台查看“CPU累计使用量”。 支持容器集群Spark日志跳转查看 需要在容器查看日志。 支持动态加载UDF（公测） 无需重启队列UDF即可生效。 Spark UI支持火焰图 Spark UI支持绘制火焰图。
Table-Generating Functions）自定义表值函数，UDTF用于解决一进多出业务场景，即其输入与输出是一对多的关系，读入一行数据，输出多个值。 约束限制 在DLI Console上执行UDTF相关操作时，需要使用自建的SQL队列。 不同的IAM用户使用UDTF时，除了创建UD
PARTITION BY：可以用一个或多个键分区。和GROUP BY子句类似，PARTITION BY将表按分区键分区，每个分区是一个窗口，窗口函数作用于各个分区。单表分区数最多允许7000个。 ORDER BY：决定窗口函数求值的顺序。可以用一个或多个键排序。通过ASC或DESC决定
为指定实例批量删除标签。 此接口为幂等接口： 删除时，如果删除的标签不存在，默认处理成功。 单次最多支持删除20个标签 删除时不对标签字符集范围做校验。 删除时tags结构体不能缺失，key不能为空，或者空字符串。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API
支持修改非分区表或分区表的列注释 修改非分区表或分区表的列注释。 支持统计SQL作业的CPU消耗 支持在控制台查看“CPU累计使用量”。 支持容器集群Spark日志跳转查看 需要在容器查看日志。 支持动态加载UDF（公测） 无需重启队列UDF即可生效。 Spark UI支持火焰图 Spark UI支持绘制火焰图。
(property_name=property_value,...)] 描述 创建一个空的schema。schema是表、视图以及其他数据库对象的容器。当指定可选参数IF NOT EXISTS时，如果系统已经存在同名的schema，将不会报错。 示例 创建一个名为web的schema： CREATE
SHOW_COMMIT_FILES 命令功能 查看指定的instant一共更新或者插入了多个文件。 命令格式 call show_commit_files(table=>'[table]', instant_time=>'[instant_time]', limit=>[limit]);
存算分离场景下，DLI支持OBS在创建桶时数据冗余策略选择单AZ或者多AZ存储，两种存储策略区别如下： 选择多AZ存储，数据将冗余存储至多个AZ中，可靠性更高。选择多AZ存储的桶，数据将存储在同一区域的多个不同AZ。当某个AZ不可用时，仍然能够从其他AZ正常访问数据，适用于对可靠性要求较高的数据存储场景。建议优选使用多AZ存储的策略。
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