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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
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
kyuubi.engine.type JDBC服务类型。这里请指定为dli。 是 jdbc kyuubi.engine.jdbc.type 引擎类型。请使用dli。 是 dli kyuubi.engine.jdbc.driver.class 连接JDBC服务使用的驱动类名。请使用com.huawei
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将Flink作业的输出数据写入数据接入服务（DIS）中。适用于将数据过滤后导入DIS通道，进行后续处理的场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数
算得出，说明的是该消费组当前待消费的数据总量。 如果Flink作业对接的是kafka专享版，则可通过云监控服务(CES)进行查看。具体可选择“云服务监控 > 分布式消息服务 > kafka专享版” ，单击“kafka实例名称 > 消费组” ，选择具体的消费组名称，查看消费组的指标信息。
HTTP请求方法（也称为操作或动词），可告知服务正在请求什么类型的操作。 表2 HTTP方法 方法 说明 GET 请求服务器返回指定资源。 PUT 请求服务器更新指定资源。 POST 请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE 请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD 请求服务器资源头部。 PATCH
CREATE FUNCTION mergeBill AS 'com.xxx.hiveudf.MergeBill' using jar 'obs://onlyci-7/udf/MergeBill.jar'; 父主题： 自定义函数
版本支持公告 DLI计算引擎版本生命周期 Flink 1.15版本说明 Flink 1.12版本说明 Spark 3.3.1版本说明 Spark 3.1.1版本说明 Spark 2.4.5版本说明 Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本差异对比
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，
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用VPC、子网、路由、对等连接功能，因此需要获得VPC（虚拟私有云）的VPC Administrator权限。 可在服务授权中进行设置。
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
使用AOM监控DLI服务 配置DLI对接AOM Prometheus监控 DLI对接AOM Prometheus监控的配置项 DLI支持的Prometheus基础监控指标
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
会导致结果是，每天的数据会写入到全月的Bucket桶中，那就是4*30 = 120个桶。如果采用月分区，分区桶的个数= 3GB * 30 /2GB = 45个桶 ，这样写入的数据桶数减少到了45个桶。在有限的计算资源下，写入的桶数越少，性能越高。 父主题： Hudi数据表设计规范
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
储等场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源
hudi.keygen.ComplexKeyGenerator 同步Hive表配置 由DLI提供的元数据服务是一种Hive Metastore服务（HMS），因此下列参数与同步元数据服务相关。 表2 同步Hive表参数配置 参数 描述 默认值 hoodie.datasource.hive_sync
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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