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Hudi DDL语法说明 CREATE TABLE DROP TABLE SHOW TABLE TRUNCATE TABLE 父主题： DLI Hudi SQL语法参考
Schema演进语法说明 功能介绍 该能力用于支持Spark SQL对Hudi表的列进行Alter变更，使用该能力前必须开启Schema演进。 Schema演进支持的范围 Schema演进支持范围： 支持列（包括嵌套列）相关的增、删、改、位置调整等操作。 不支持对分区列做演进。
DLI Hudi开发规范 Hudi开发规范概述 Hudi数据表设计规范 Hudi数据表管理操作规范 Spark on Hudi开发规范 Bucket调优示例
Hudi数据表设计规范 Hudi表模型设计规范 Hudi表索引设计规范 Hudi表分区设计规范 父主题： DLI Hudi开发规范
Spark datasource API语法参考 Spark jar作业提交方式请参考在DLI使用Hudi提交Spark Jar作业 API语法说明 Hudi锁配置说明
Hudi数据表管理操作规范 Hudi数据表Compaction规范 Hudi数据表Clean规范 Hudi数据表Archive规范 父主题： DLI Hudi开发规范
DLI中使用Hudi开发作业 在DLI使用Hudi提交Spark SQL作业 在DLI使用Hudi提交Spark Jar作业 在DLI使用Hudi提交Flink SQL作业 使用HetuEngine on Hudi
集合函数 函数说明 表1 集合函数说明 集合函数 函数说明 CARDINALITY(array) 返回数组中元素个数 array ‘[’ integer ‘]’ 返回数组索引为integer的元素。索引从1开始 ELEMENT(array) 返回数组中的唯一元素。 若数组为空，则返回null
Flink Opensource SQL1.12语法参考 SQL语法约束与定义 Flink OpenSource SQL1.12语法概览 数据定义语句DDL 数据操作语句DML 函数
SQL语法约束与定义 语法支持类型 语法定义 父主题： Flink Opensource SQL1.12语法参考
DDL语法定义 CREATE TABLE语句 CREATE VIEW语句 CREATE FUNCTION语句 父主题： 语法定义
创建维表 DWS维表 Hbase维表 JDBC维表 Redis维表 父主题： 数据定义语句DDL
集合函数 函数说明 表1 集合函数说明 集合函数 函数说明 CARDINALITY(array) 返回数组中元素个数 array ‘[’ integer ‘]’ 返回数组索引为integer的元素。索引从1开始 ELEMENT(array) 返回数组中的唯一元素。 若数组为空，则返回null
Hive 创建Hive Catalog Hive方言 Hive源表 Hive结果表 Hive维表 使用Temporal join关联维表的最新分区 使用Temporal join关联维表的最新版本 父主题： Connector列表
数据操作语句DML SELECT INSERT INTO 集合操作 窗口 分组聚合 Over聚合 JOIN OrderBy & Limit Top-N 去重 父主题： Flink Opensource SQL1.15语法参考
集合函数 函数说明 表1 集合函数说明 集合函数 函数说明 CARDINALITY(array) 返回数组中元素的数量。 array '[' INT ']' 返回数组中 INT 位置的元素。索引从 1 开始。 ELEMENT(array) 返回数组的唯一元素（其基数应为 1）；如果数组为空，则返回
值获取函数 表1 值获取函数 SQL函数 描述 tableName.compositeType.field 按名称从 Flink 复合类型（例如，Tuple，POJO）返回字段的值。 tableName.compositeType.* 返回 Flink 复合类型（例如，Tuple
分组函数 表1 分组函数 SQL函数 函数说明 GROUP_ID() 返回唯一标识分组键组合的整数。 GROUPING(expression1 [, expression2]* ) | GROUPING_ID(expression1 [, expression2]* ) 返回给定分组表达式的位向量。
Flink Opensource SQL1.15语法参考 SQL语法约束与定义 Flink OpenSource SQL1.15语法概览 Flink OpenSource SQL 1.15版本使用说明 Format Connector列表 数据操作语句DML 函数
使用客户端工具连接DLI 使用JDBC提交SQL作业 使用Spark-submit提交Spark Jar作业 使用Livy提交Spark Jar作业
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