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请求示例 { "name": "test1", "security_group_id": "a07ab107-a4ad-4835-ad09-08a2f2efccdb", "network_id": "e83ba67d-e812-42d3-908d-6ea0b2cc5ecb"
为集群“公网访问地址”或“公网访问域名”，如果通过内网地址连接，请指定为集群“内网访问地址”或“内网访问域名”。如果通过弹性负载均衡连接，请指定为“弹性负载均衡地址”。 dbadmin：创建集群时设置的默认管理员用户名。 -W：默认管理员用户的密码。 在命令行窗口输入以下命令创建数据库“testdwsdb”。
为集群“公网访问地址”或“公网访问域名”，如果通过内网地址连接，请指定为集群“内网访问地址”或“内网访问域名”。如果通过弹性负载均衡连接，请指定为“弹性负载均衡地址”。 dbadmin：创建集群时设置的默认管理员用户名。 password ：默认管理员用户的密码。 在命令行窗口输
为集群“公网访问地址”或“公网访问域名”，如果通过内网地址连接，请指定为集群“内网访问地址”或“内网访问域名”。如果通过弹性负载均衡连接，请指定为“弹性负载均衡地址”。 dbadmin：创建集群时设置的默认管理员用户名。 -W：默认管理员用户的密码。 在命令行窗口输入以下命令创建数据库“testdwsdb”。
SELECT map_zip_with(MAP(ARRAY[1, 2, 3], ARRAY['a', 'b', 'c']), -- {1 -> ad, 2 -> be, 3 -> cf} MAP(ARRAY[1, 2, 3], ARRAY['d'
for a while and check job status", "job_id": "d90396c7-3a25-4944-ad1e-99c764d902e7" } 扩缩容 { "queue_name": "myQueue", "result": true
为集群“公网访问地址”或“公网访问域名”，如果通过内网地址连接，请指定为集群“内网访问地址”或“内网访问域名”。如果通过弹性负载均衡连接，请指定为“弹性负载均衡地址”。 dbadmin：创建集群时设置的默认管理员用户名。 -W：默认管理员用户的密码。 在命令行窗口输入以下命令创建数据库“testdwsdb”。
类型 4（伪随机生成）UUID，返回 UUID（通用唯一标识符）字符串。 例如“3d3c68f7-f608-473f-b60c-b0c44ad4cc4e”，UUID 是使用加密强的伪随机数生成器生成的。 BIN(INT) 以二进制格式返回 INTEGER 的字符串表示形式。如果 INTEGER
df0b72ec675edf8f4","rate_factor":1},{"id":"ea632d67b7d595e5b851708ae9ad79d6","rate_factor":0.55},{"id":"bc764cd8ddf7a0cff126f51c16239658","output_rate":2000}]}
对于Hive分区表的动态覆盖写，仅支持覆盖涉及到的分区数据，不支持覆盖整表数据。 表3 日期及时间模式字符定义 模式字符 日期或时间元素 示例 G 纪元标识符 AD y 年份 1996; 96 M 月份 July; Jul; 07 w 年中的周数 27(该年的第27周) W 月中的周数 2(该月的第2周)
引起来，则在解析时只进行文本匹配，而不进行解析。Java模式字符定义请参见表3。 表3 日期及时间模式字符定义 模式字符 日期或时间元素 示例 G 纪元标识符 AD y 年份 1996; 96 M 月份 July; Jul; 07 w 年中的周数 27(该年的第27周) W 月中的周数 2(该月的第2周)
} ]\n}" } 为了便于查看返回体信息，我们将stream_graph格式化后如下所示： "jid": "65b6a7b0c1ad95b1722a92b49d2f6eba", "name": "InternalJob_1715392245413", "nodes":
在查询语句中使用6中创建的UDAF函数: select AvgFilterUDAFDemo(real_stock_rate) AS show_rate FROM dw_ad_estimate_real_stock_rate limit 1000; （可选）删除UDAF函数。 如果不再使用UDAF函数，可执行以下语句删除该函数:
a8c3-28fbee399fa6"; // 调用BatchJob对象的delBatch接口取消批处理作业 MessageInfo messageInfo = client.delBatchJob(batchId); System.out.println(messageInfo
Spark生态和接口，性能较开源提升了2.5倍，在小时级即可实现EB级数据查询分析。 Flink是一款分布式的计算引擎，可以用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可以用来做流处理，即实时地处理一些实时数据流，实时地产生数据的结果。DLI在开源Flink基础上进行了特性增强和安全增强，提供了数据处理所必须的Stream
edsconnection deleteRoute 创建批处理作业 jobs createBatch 取消批处理作业 jobs cancelBatch 创建全局变量 variable createGlobalVariable 删除全局变量 variable deleteGlobalVariable
zip_with(ARRAY['a', 'b', 'c'], ARRAY['d', 'e', 'f'], (x, y) -> concat(x, y)); -- [ad, be, cf] SELECT zip_with(ARRAY['a'], ARRAY['d', null, 'f'], (x, y) ->
monthname(date '2019-07-09');--JULY extract(field FROM x) → bigint 描述：从x中返回域，对应的域字段，参照本篇的表格。 select extract(YOW FROM timestamp '2020-02-12 15:32:33.215');--
overwrite insert_overwrite_table：动态分区执行insert overwrite，该操作并不会立刻删除全表做overwrite，会逻辑上重写hudi表的元数据，无用数据后续由hudi的clean机制清理。效率比bulk_insert + overwrite
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