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city='xxx')。 所指定的新的OBS路径必须是已经存在的绝对路径，否则将报错。 若新增分区指定的路径包含子目录（或嵌套子目录），则子目录下面的所有文件类型及内容也将作为该分区的记录。用户需要保证该分区目录下所有文件类型和文件内容与表的字段一致，否则查询将报错。 示例 将student表的分区dt='2008-08-08'
这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效，对于无效的UTF-8数据，函数可能会返回错误的结果。可以使用from_utf8来更正无效的UTF-8数据。 此外，这些函数对Unicode代码点进行运算，而不是对用户可见的字符（或字形群集
可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager
策略。IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。 Effect 作用。包含两类：允许（Allow）和拒绝（Deny），既有Allow又有Deny的授权语句时，遵循Deny优先的原则。 Action 授权项，指对资源的具体操作权限，不超过100个，如图1所示。
当offset指定的范围越界时的缺省值，需要与expr对应的数据类型相同。如果expr非常量，则基于当前行进行求值。 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
pyspark样例代码 开发说明 支持对接CloudTable的OpenTSDB和MRS的OpenTSDB。 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》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
sql("select * from test_dds").show() 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys
首进入提交SQL作业的界面。提交SQL作业时需要选择支持Hudi的Spark SQL队列。 创建一张Hudi表： 将如下的建表语句粘贴至DLI SQL编辑器的输入区域，修改 LOCATION，执行引擎选择Spark，配置队列，数据目录，数据库，随后点击右上角的执行按钮，提交作业。
重启/扩容/缩容队列 功能介绍 该API用于重新启动队列、扩容队列、缩容队列。 只有SQL类型的队列支持重启，且重启的时候队列的状态必须是可用状态（执行SQL作业成功后队列状态才是可用状态）。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： PUT /v1
在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark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。 创建Spark作业时选择的“所属队列”为创建跨源连接时所绑定的队列。
column 分区列名。 value 分区列名对应的值。 version_id 指定版本号恢复备份数据。具体的版本号可以通过SHOW HISTORY命令获取，详情请参考查看多版本备份数据。 注意事项 DLI数据多版本功能当前仅支持通过Hive语法创建的OBS表，具体建表SQL语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。
当offset指定的范围越界时的缺省值，需要与expr对应的数据类型相同。如果expr非常量，则基于当前行进行求值。 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
基于DLI Flink的作业名称进行过滤，表示查看当前DLI Flink所有提交的指标信息。 在DLI管理控制台Flink作业的列表页面可获取DLI Flink的作业名称。 jobId 基于Flink作业的job ID进行过滤，表示查看当前Flink作业的指标信息，即仅查看当前job ID的监控指标。
field：进行分桶时计算Hash值的字段，必须为主键的子集，默认为Hudi表的主键。该参数不填则默认为recordkey.field。 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。
个业务所使用的云资源创建相同的标签键值对以保持一致性。 DLI支持以下两类标签： 资源标签：在DLI中创建的非全局的标签。 预定义标签：在标签管理服务（简称TMS）中创建的预定义标签，属于全局标签。 有关预定义标签的更多信息，请参见《标签管理服务用户指南》。 如您的组织已经设定D
队列扩缩容计划CU的目标值。 start_hour 是 Integer 队列扩缩容计划起始小时时间。 start_minute 是 Integer 队列扩缩容计划的起始分钟时间。 repeat_day 是 Array of strings 定时扩缩容计划的重复周期，可以选择周一到周日的某一天
24)") 查询数据 1 jdbcDF = sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show() 操作结果 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。
其他外部系统中存储的函数和信息。 数据处理最关键的方面之一是管理元数据。 元数据可以是临时的，例如临时表、或者通过TableEnvironment注册的UDF。 元数据也可以是持久化的，例如Hive Metastore中的元数据。Catalog 提供了一个统一的API，用于管理元数据，并使其可以从Table
指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过DataFrame API 访问 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险
实现海量数据的秒级交互式查询。 DLI+HetuEngine能够快速处理大规模数据集的查询请求，迅速和高效从大数据中提取信息，极大地简化了数据的管理和分析流程，提升大数据环境下的索引和查询性能。 TB级数据秒级响应： HetuEngine通过自动优化资源与负载的配比，能够对TB
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