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alias 格式 无。 说明 别名，可给字段、表、视图、子查询起别名，仅支持字符串类型。 父主题： 标示符
WHERE过滤子句 功能描述 利用WHERE子句过滤查询结果。 语法格式 1 2 SELECT [ALL | DISTINCT] attr_expr_list FROM table_reference WHERE where_condition; 关键字 ALL：返回重复的
出，如果不指定ALL或DISTINCT，查询结果将包含所有的行，即使是重复的行数据也将被返回。 DISTINCT 在SELECT语句中使用DISTINCT关键字时，系统会在查询结果中去除重复的数据，确保结果的唯一性。 WHERE 指定查询的过滤条件，支持算术运算符、关系运算符和逻辑运算符。
出，如果不指定ALL或DISTINCT，查询结果将包含所有的行，即使是重复的行数据也将被返回。 DISTINCT 在SELECT语句中使用DISTINCT关键字时，系统会在查询结果中去除重复的数据，确保结果的唯一性。 WHERE 指定查询的过滤条件，支持算术运算符、关系运算符和逻辑运算符。
用户自定义参数，多个参数请以Enter键分隔。 应用程序参数支持全局变量替换。例如，在“全局配置”>“全局变量”中新增全局变量key为batch_num，可以使用{{batch_num}}，在提交作业之后进行变量替换。 Spark参数（--conf） 以“key=value”的形
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。 通过DataFrame API 访问 import相关依赖 1 2 3 from __future__
对应Redis中的Key或Hash Key。 插入redis数据时必填。 查询redis数据时与“keys.pattern”参数二选一。 keys.pattern 使用正则表达式匹配多个Key或Hash Key。该参数仅用于查询时使用。查询redis数据时与“table”参数二选一。 key.column
Connector允许接收所有输入记录，常用于高性能测试和UDF输出，其不是实质性Sink。Blackhole结果表是系统内置的Connector。 例如，如果您在注册其他类型的Connector结果表时报错，但您不确定是系统问题还是结果表WITH参数错误，您可以将WITH参数修改为'connector' = '
查询指定地址连通性测试详情 功能介绍 该API用于在连通性测试提交后查询连通性结果。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v1.0/{project_id}/queues/{queue_name}/connection-test/{task_id}
values(3,'John',24)") 查询数据 1 2 jdbcDF_after = sparkSession.sql("select * from dli_to_rds") jdbcDF_after.show() 操作结果 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至DLI中。
HAVING 功能描述 在HAVING子句中嵌套子查询，子查询结果将作为HAVING子句的一部分。 语法格式 1 2 3 SELECT [ALL | DISTINCT] attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY groupby_expression
删除重复的行，保留每个窗口和分区键的第一个或最后一个数据。 对于流式查询，与普通去重不同，窗口去重只在窗口的最后返回结果数据，不会产生中间结果。它会清除不需要的中间状态。 因此，窗口去重查询在用户不需要更新结果时，性能较好。通常，窗口去重直接用于窗口表值函数上。另外，它可以用于基
id='11111'").show() id、location、city：限定了长度，插入数据时须按长度给定数据值，否则查询时会发生编码格式错误。 操作结果； 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请
'guiyang',false,null,3,23,2.3,2.34)") 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from test_hbase").show () 返回结果： 通过DataFrame API访问数据源 构造schema 1 2
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。 代码实现 导入依赖。 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org
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。 通过DataFrame API 访问 import相关依赖 from __future__ import
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。 代码实现 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org
查看表 查看所有表 查看建表语句 查看表属性 查看指定表所有列 查看指定表所有分区 查看表统计信息 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
聚合函数 聚合函数是从一组输入值计算一个结果。例如使用COUNT函数计算SQL查询语句返回的记录行数。聚合函数如表1所示。 表1 聚合函数表 函数 返回值类型 描述 COUNT([ ALL ] expression | DISTINCT expression1 [, expression2]*)
聚合函数 聚合函数是从一组输入值计算一个结果。例如使用COUNT函数计算SQL查询语句返回的记录行数。聚合函数如表1所示。 表1 聚合函数表 函数 返回值类型 描述 COUNT([ ALL ] expression | DISTINCT expression1 [, expression2]*)
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