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权限相关API 数据赋权（用户或项目） 查看赋权对象使用者权限信息
locate locate函数用于在str中查找substr的位置。您可以通过start_pos指定开始查找的位置，从1开始计数。 命令格式 locate(string <substr>, string <str>[, bigint <start_pos>]) 参数说明 表1 参数说明
会将TimeLine里的所有Compaction Plan一个一个去执行，一直到全部都执行完。 对于Merge-On-Read表，数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储，更新被记录到增量文件，然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件。Merge-O
仅在勾选该权限且更新DLI委托权限后的项目生效。未勾选该权限的项目不具备跨源场景所需权限、和SMN发送通知消息的权限。 示例1：在项目A配置DLI的基础使用、跨源场景、运维场景的权限和示例2：在项目B配置DLI的基础使用、跨源场景、运维场景的权限给出了同一个区域的不同项目更新DLI委托带来的委托权限差异。
SQL模板相关API 保存SQL模板 查看所有SQL模板 更新SQL模板 删除SQL模板
STRING 待替换的字符 pattern 是 STRING STRING类型常量或正则表达式。待匹配的模型。更多正则表达式编写规范，请参见正则表达式规范。pattern为空串时返回报错。 replace_string 是 STRING 将匹配pattern的字符串替换后的字符串。 occurrence
表相关 创建OBS表 创建DLI表 删除表 查看表 修改表 分区相关 多版本备份恢复数据 表生命周期管理
Map 中的空 key 值。 示例 该示例是从kafka的一个topic中读取数据，并使用kafka sink将数据写入到kafka的另一个topic中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组入向规则，使其对当前将要使用的队列放开
String USER_BUCKET_NAME为用户的桶名，需要进行替换为用户的使用的OBS桶名。 参数的值为用户定义在CSMS通用凭证中的键key， 其Key对应的value为用户的AK（Access Key Id），需要具备访问OBS对应桶的权限。 flink.hadoop.fs.obs
多版本备份恢复数据 设置多版本备份数据保留周期 查看多版本备份数据 恢复多版本备份数据 配置多版本过期数据回收站 清理多版本数据 父主题： 表相关
创建数据库和表 了解数据目录、数据库和表 在DLI控制台创建数据库和表 查看表元数据 在DLI控制台管理数据库资源 在DLI控制台管理表资源 创建并使用LakeFormation元数据
队列相关API（废弃） 修改队列网段（废弃） 创建队列定时扩缩容计划（废弃） 查看队列定时扩缩容计划（废弃） 批量删除队列定时扩缩容计划（废弃） 单个删除队列定时扩缩容计划（废弃） 修改队列定时扩缩容计划（废弃） 父主题： 历史API
IS DISTINCT FROM和IS NOT DISTINCT FROM 特有用法。在HetuEngine的SQL中，NULL代表未知值，所有与NULL有关的比较，产生的结果也是NULL。IS DISTINCT FROM和IS NOT DISTINCT FROM可以把null值
REVOKE_PRIVILEGE 队列权限的回收 SHOW_PRIVILEGES 查看其他用户具备的队列权限 database的格式为：databases.db_name database支持的Privilege权限类型可参见数据权限列表。 table的格式为：databases.db_name
需计费。怎样查看套餐包资源的使用情况？ 如果套餐包额度已超出，产生按需计费为正常现象；如果套餐包额度未超出，请继续排查判断是否产生了套餐包未涵盖的计费项。 判断是否产生了套餐包未涵盖的计费项 DLI的计费项分为计算资源计费、数据存储量计费、数据扫描量计费。 如果购买的套餐包资源未
该命令仅支持操作OBS表，不支持对DLI表进行操作。 所要重命名分区的表和分区必须已存在，否则会出错。新分区名不能与其他分区重名，否则将出错。 若分区表是按照多个字段进行分区的，重命名分区时需要指定所有的分区字段，指定字段的顺序可任意。 “partition_specs”中的参数默认带有“( )”，例如：PARTITION
考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subta
Kafka源表 功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集
deletedFileRetentionDuration Delta不再引用的文件的保留期。当spark.databricks.delta.retentionDurationCheck.enabled为true时，清空未超过保留期的文件将会抛出异常。 168小时（1周） spark.databricks
考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subta
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