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row_number row_number函数用于计算行号。从1开始递增。 使用限制 窗口函数的使用限制如下: 窗口函数只能出现在select语句中。 窗口函数中不能嵌套使用窗口函数和聚合函数。 窗口函数不能和同级别的聚合函数一起使用。 命令格式 row_number() ove
套餐包计费 套餐包 DLI提供优惠的资源套餐包,购买套餐包后,资源按照套餐包类型计费。 套餐包是用户预先购买的资源使用量配额,超出当前套餐包的额度,将自动转为按需收费。 套餐包类型及适用场景 表1 套餐包类型及适用场景 类型 说明 适用场景 重置规则 扫描数据量套餐包 按照用户每
从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 CDC是变更数据捕获(Change Data Capture)技术的缩写,它可以将源数据库的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中,还可以对数据进行一定的处理,例如分组(GROUP
dex> 当Sink Subtask实例化时,uid是一个分配给 Subtask 的随机ID值。uid不具有容错机制,所以当Subtask从故障恢复时,uid会重新生成。 文件合并 FileSink 开始支持已经提交Pending文件的合并,从而允许应用设置一个较小的时间周期并且避免生成大量的小文件。
pyspark样例代码 开发说明 mongo只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 DDS即文档数据库服务,兼容MongoDB协议。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接,并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编
计算引擎 版本 Hudi版本 Spark 3.3.1 0.11.0 Flink 1.15 0.11.0 Hetu 2.1.0 0.11.0 如何判断队列支持的计算引擎版本:首先进入DLI的控制台界面,点击左侧菜单栏的”资源管理”-> ”队列管理”。在队列管理的界面筛选并选中需要查询
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 a为NULL,则返回NULL。 示例代码 为便于理解函数的使用方法,本文为您提供源数据,基
scala样例代码 开发说明 mongo只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 DDS即文档数据库服务,兼容MongoDB协议。 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接,并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者
图10 导出jar包 步骤6:上传Jar包到OBS和DLI下 Spark 3.3及以上版本: 仅支持在创建Spark作业时,配置“应用程序”,从OBS选择作业所需的Jar包。 登录OBS控制台,将生成的Jar包文件上传到OBS路径下。 登录DLI控制台,选择“作业管理 > Spark作业”。
scala样例代码 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 CSS非安全集群 开发说明 构造依赖信息,创建SparkSession 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org
SELECT语法为:SELECT <列名称> FROM <表名称> WHERE <相关筛选条件>。 示例中使用“SELECT * FROM table1”,'*'表示会从table1中选择所有列,并将table1中所有数据插入到table1_ctas表中。 1 2 3 4 5 6 CREATE TABLE IF
action生成新版本的列式文件。Merge-On-Read表可减少数据摄入延迟,因而进行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义。 如何执行Compaction 仅执行Schedule Spark SQL(设置如下参数,写数据时触发) hoodie.compact.inline=true
where create_time='2024-08-01'") .show(100) } } 随后执行maven打包命令,从target目录获取打包的jar文件并上传至OBS目录中。 mvn clean install 提交Spark jar作业: 进入DLI界面
ABSENT } ON NULL ]) 从键值对列表构建JSON对象字符串。 请注意,键必须是非NULL字符串文字,而值可以是任意表达式。 函数返回一个JSON字符串。ON NULL行为定义了如何处理NULL值。如果省略,则默认为NULL ON NULL。 从另一个JSON构造函数调用(JSON_OBJECT
DLI对接LakeFormation 操作场景 LakeFormation是企业级一站式湖仓构建服务,提供元数据统一管理能力,支持无缝对接多种计算引擎及大数据云服务,便捷高效地构建数据湖和运营相关业务,加速释放业务数据价值。 在DLI的Spark作业和SQL作业场景,支持对接La
从Kafka读取数据写入到RDS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为根据商品的实时点击量,获取每小时内点击量最高的3个商品及其相关信息。商品的实时点击量数据为输入源发送到Kafka中,再将Kafka数据的分析结果输出到RDS中。 例如,输入如下样例数据:
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 frame_clause 否 用于确定数据边界。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 示例数据 为便于理解函数的使用方法,本文
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 frame_clause 否 用于确定数据边界。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 为便于理解函数的使用方法,本文为您提供源
者多个节点执行。Fragments separation表示数据在两个节点之间进行交换。Fragment type表示一个fragment如何被执行以及数据在不同fragment之间怎样分布。 SINGLE Fragment会在单个节点上执行。 HASH Fragment会在固定
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 示例数据 为便于理解函数的使用方法,本文为您提供源数据,基于源数据提供函数相关示例。创建表logs,并添加数据,命令示例如下: