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型跨源连接优先于增强型跨源连接。推荐使用增强型跨源连接。 DLI提供的default队列不支持创建跨源连接。 Flink作业访问DIS，OBS和SMN数据源，无需创建跨源连接，可以直接访问。 增强型跨源仅支持包年包月队列、按需计费模式下的专属队列。 权限要求 增强型跨源连接需要使
OPTIMIZE所需权限列表 权限描述 表的UPDATE权限 细粒度权限：dli:table:update。 由LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。 示例 OPTIMIZE delta_table0; optimize delta_table0
out文件中的数据结果： 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.out文件查看结果日志。
file_format 格式 | AVRO | CSV | JSON | ORC | PARQUET 说明 目前包含以上6种格式。 指定数据格式的方式有两种，一种是USING，可指定以上6种数据格式，另一种是STORED AS，只能指定ORC和PARQUET。 ORC对RCFil
否 Boolean 判断是否为管理用户，false表示不是管理用户，true表示是管理用户。 object 否 String 该用户有权限的对象： “databases.数据库名.tables.表名”，用户在当前表上的权限。 “databases.数据库名.tables.表名.columns
Delta清理和优化 清理Delta表 可以对 Delta 表运行 VACUUM 命令，以删除该表中不再引用且在保留期阈值之前创建的数据文件。 VACUUM delta_table0; VACUUM delta_table0 RETAIN 168 HOURS;--单位只支持HOURS
窗口函数 窗口表值函数（Windowing TVFs） 窗口是处理无限流的核心。窗口把流分割为有限大小的 “桶”，这样就可以在其之上进行计算。 Apache Flink 提供了如下 窗口表值函数（table-valued function, 缩写TVF）把表的数据划分到窗口中： 滚动窗口
pyspark样例代码 开发说明 mongo只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 DDS即文档数据库服务，兼容MongoDB协议。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编
固定精度型 名称 描述 存储空间 取值范围 字面量 DECIMAL 固定精度的十进制数。精度最高支持到38位，但精度小于18位能保障性能最好。 Decimal有两个输入参数： precision：总位数，默认38 scale：小数部分的位数，默认0 说明： 如果小数位为零，即十进制（38
DLI支持的Prometheus基础监控指标 表1提供了DLI支持的Prometheus基础监控指标，AOM Prometheus支持免费存储基础指标。 除基础指标外，AOM Prometheus提供的自定义指标按计费规则付费使用。 表1 DLI支持的Prometheus监控指标
CREATE FUNCTION mergeBill AS 'com.xxx.hiveudf.MergeBill' using jar 'obs://onlyci-7/udf/MergeBill.jar'; 父主题： 自定义函数
正则表达式函数 概述 所有的正则表达式函数都使用Java样式的语法。但以下情况除外： 使用多行模式（通过（？m）标志启用）时，只有\ n被识别为行终止符。 此外，不支持（？d）标志，因此不能使用。 大小写区分模式（通过（？i）标志启用）时，总是以unicode的模式去实现。同时，
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。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭
CREATE CATALOG语句 功能描述 根据给定的属性创建catalog。如果已经存在同名catalog会抛出异常。 语法定义 CREATE CATALOG catalog_name WITH (key1=val1, key2=val2, ...) 语法说明 WITH OPTIONS
Spark 3.1.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.1.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.1.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.1.1版本发布时间 版本名称 发布时间
Flink 1.15版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.15版本所做的变更说明。 更多Flink 1.15版本说明请参考Release Notes - Flink Jar 1.15、Flink OpenSource SQL1
get_json_object(string <json>, string <path>) STRING 根据所给路径对json对象进行解析，当json对象非法时将返回NULL。 instr instr(string <str>, string <substr>) INT 返回su
BY 为分桶且排序，按照分桶字段先进行分桶，再在每个桶中依据该字段进行排序，即当DISTRIBUTE BY的字段与SORT BY的字段相同且排序为降序时，两者的作用与CLUSTER BY等效。 DISTRIBUTE BY 指定分桶字段，不进行排序。 SORT BY 将会在桶内进行排序。
{endpoint}信息请从地区和终端节点获取。 Body： { "paths": [ "https://test.obs.xxx.com/txr_test/jars/spark-sdv-app.jar" ], "kind": "jar",
Hudi Clean操作说明 什么是Clean Cleaning用于清理Hudi表不再需要的老版本数据文件 (parquet文件或者log文件)，减轻存储压力，提升list操作效率。 如何执行Clean 写完数据后clean Spark SQL（设置如下参数，随后执行任意写入SQL时，在满足条件时触发）
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