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monitor-interval 无 Duration 设置新文件的监控时间间隔，并且必须设置 > 0 的值。 每个文件都有其路径唯一标识，一旦发现新文件，就会处理一次。 已处理的文件在 source 的整个生命周期内存储在 state 中，因此，source 的 state 在 checkpoint 和 savepoint
当子查询中数据不重复的情况下，执行关联子查询，不需要对子查询的结果去重。 当子查询中数据重复的情况下，执行关联子查询，会提示异常，必须对子查询的结果做去重处理，比如max(),min()。 该参数设置为false： 不管子查询中数据重复与否，执行关联子查询时，都需要对子查询的结果去重，比如max()
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》>《创建批处理作业》。 创建Spark作业完成后，在控制台单击右上角“执行”提交作业，页面显示“批处理作业提交成功”说明Spark作业提交成功，可以在Spark作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。
对等连接、端口功能，因此需要获得VPC（虚拟私有云）的VPC Administrator权限。 客户未给VPC服务授权导致绑定队列失败。 处理步骤 登录DLI管理控制台，选择“全局配置 > 服务授权”。 在委托设置页面，按需选择所需的委托权限。 其中“DLI Datasource
0（2秒超时）。 访问DCS时，不支持复杂类型数据（Array、Struct、Map等）。 可以考虑以下几种方式进行复杂类型数据处理： 字段扁平化处理，将下一级的字段展开放在同一层Schema字段中。 使用二进制方式进行写入与读取，并通过自定义函数进行编解码。 示例 指定table
0（2秒超时）。 访问DCS时，不支持复杂类型数据（Array、Struct、Map等）。 可以考虑以下几种方式进行复杂类型数据处理： 字段扁平化处理，将下一级的字段展开放在同一层Schema字段中。 使用二进制方式进行写入与读取，并通过自定义函数进行编解码。 示例 指定table
string format) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 date 是 DATE 或 STRING 代表需要处理的日期。 格式为： yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd hh:mi:ss yyyy-mm-dd hh:mi:ss.ff3 format
string format) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 date 是 DATE 或 STRING 代表需要处理的日期。 格式为： yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd hh:mi:ss yyyy-mm-dd hh:mi:ss.ff3 format
功能描述 Flink目前支持两种SQL 方言: default 和 hive。您需要先切换到Hive 方言，然后才能使用Hive语法编写。下面介绍如何使用SQL设置方言。 您可以为执行的每个语句动态切换方言。无需重新启动会话即可使用其他方言。 语法格式 SQL 方言可以通过 table.sql-dialect
能，因此需要获得VPC（虚拟私有云）的VPC Administrator权限。 客户未给VPC服务授权导致DLI跨源连接报错找不到子网。 处理步骤 登录DLI管理控制台，选择“全局配置 > 服务授权”。 在委托设置页面，按需选择所需的委托权限。 其中“DLI Datasource
详细操作请参考数据湖探索快速入门。 DLI SQL作业超过12h会被kill掉吗？ 默认情况下，为了保障队列的稳定运行，超过12h的SQL作业会被系统按超时取消处理。 用户可以通过dli.sql.job.timeout（单位是秒）参数配置超时时间。 DLI支撑本地测试Spark作业吗? DLI暂不支持
由于网络等原因，有时会导致乱序的产生；对于迟来的数据，需要Watermark来保证一个特定的时间后去触发Window进行计算。Watermark主要是用来处理乱序数据，流处理从事件产生，到发送到DLI服务，中间有一个过程。 Watermark有两种设置策略： 按时间周期 1 SET WATERMARK(range
由于网络等原因，有时会导致乱序的产生；对于迟来的数据，需要Watermark来保证一个特定的时间后去触发Window进行计算。Watermark主要是用来处理乱序数据，流处理从事件产生，到发送到DLI服务，中间有一个过程。 Watermark有两种设置策略： 按时间周期 1 SET WATERMARK(range
day_of_week) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 start_date 是 DATE 或 STRING 代表需要处理的日期。 start_date取值为STRING类型格式时，至少要包含yyyy-mm-dd且不含多余的字符串。 格式为： yyyy-mm-dd
Orders GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL '1' DAY), name; // 每天计算SUM（金额）（处理时间）。 insert into temp SELECT name, SUM(amount) FROM Orders
Orders GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL '1' DAY), name; // 每天计算SUM（金额）（处理时间）。 insert into temp SELECT name, SUM(amount) FROM Orders
说明 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 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”。
frames omitted 原因分析 Flink jar包冲突。用户提交的flink jar 与 DLI 集群中的hdfs jar包存在冲突。 处理步骤 1. 将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
string_split(target, separator) 表1 string_split参数说明 参数 数据类型 说明 target STRING 待处理的目标字符串。 说明： 如果target为NULL，则返回一个空行。 如果target包含两个或多个连续出现的分隔符时，则返回长度为零的空子字符串。
partitions”参数可以设置非DLI表在OBS桶中插入的文件个数，同时，为了避免数据倾斜，在INSERT语句后可加上“distribute by rand()”，可以增加处理作业的并发量。例如： insert into table table_target select * from table_source distribute
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