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户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关和高级安全服务，各项云服务，租户数据，以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮
Logging，且编译时使用的是低版本的Spark，那么应用程序在Spark 2.3的环境中运行将会报java.lang.AbstractMethodError。 解决措施有如下两种方案： 基于Spark 2.3重新编译应用 使用sl4j+log4j来实现日志功能，而不是直接继承
instr1(string <str1>, string <str2>[, bigint <start_position>[, bigint <nth_appearance>]]) BIGINT instr1函数用于计算子串str2在字符串str1中的位置。 initcap initcap(string
SELECT ... FROM L [LEFT|RIGHT|FULL OUTER] JOIN R -- L and R are relations applied windowing TVF ON L.window_start = R.window_start AND L.window_end
PARTITION partition_specs SET LOCATION obs_path; 关键字 PARTITION：分区。 LOCATION：分区路径。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 table_name 表名称。 partition_specs 分区字段。 obs_path
使用DLI分析电商BI报表 应用场景 某电商商城在保持高速发展的同时，沉淀了数亿的忠实用户，积累了海量的真实数据。如何利用BI工具从历史数据中找出商机，是大数据应用在精准营销中的关键问题，也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。 本案例以某商城真实的用户、商品、评论数据
inner Window TVF are optional in the select clause. However, if they appear in the clause, they need to be aliased to prevent name conflicting
创建Flink Jar作业 Flink Jar作业是基于Flink能力进行二次开发的场景，即构建自定义应用Jar包并提交到DLI的队列运行。 Flink Jar作业场景需要用户自行编写并构建应用Jar包，适用于对流计算处理复杂度要求较高的用户场景，且用户可以熟练掌握Flink二次开发能力。
apigateway WHERE service_id = 'ecs' Group BY http_method 或者 SELECT http_method FROM apigateway WHERE service_id = 'ecs' DISTRIBUTE BY http_method
partition_specs RENAME TO PARTITION partition_specs; 关键字 PARTITION：分区。 RENAME：重命名。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 table_name 表名称。 partition_specs 分区字段。 注意事项
检验是否配置成功，运行cmd ，输入 python。运行结果，请参见图1，显示版本信息，则说明安装和配置成功。 图1 检验配置是否成功 python安装应用包时出现错误类似错误“error: Microsoft Visual C++ xx.x is required. Get it with Build
ADD [IF NOT EXISTS] PARTITION partition_specs1 [LOCATION 'obs_path1'] PARTITION partition_specs2 [LOCATION 'obs_path2']; 关键字 IF NOT EX
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例为默认实例。 LakeFormation中每一个数据目录只能创建一个映射，不能创建多个。 例如用户在DLI创建了映射名catalogMapping1对应LakeFormation数据目录：catalogA。创建成功后，在同一个项目空间下，不能再创建到catalogA的映射。 登录DLI管理控制台。
语法格式 1 2 SHOW PARTITIONS [db_name.]table_name [PARTITION partition_specs]; 关键字 PARTITIONS：表中的分区。 PARTITION：分区。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name Da
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 应用场景 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，这种格式可以加快查询速度，查询Parquet格式数据时，只检查所需要的列并对它们的值执行计算，也就是说，只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项
Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。 当作为BATCH应用程序运行时，Flink将写 Hive表，仅在作业完成时使这些记录可见。BATCH 写入支持追加和覆盖现有表。 STREAMING 不断写入
"ip":"192.168.0.1", "name":"ecs-97f8-0001" }, { "ip":"192.168.0.2", "name":"ecs-97f8-0002" } ] } 响应示例 { "is_success":
tgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理
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