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可通过交互式会话（session）和批处理（batch）方式提交计算任务。通过在DLI提供的弹性资源池队列上提交作业，简化了资源管理和作业调度。 支持多种数据源和格式，提供了丰富的数据处理能力，包括但不限于SQL查询、机器学习等。详细操作请参考创建Spark作业。 适用于大规模数据处理和分析，如机器学
读取文件时要打包到单个分区中的最大字节数。 spark.sql.badRecordsPath - Bad Records的路径。 spark.sql.legacy.correlated.scalar.query.enabled false 该参数设置为true： 当子查询中数据不重复的情况
concat_ws(string0, array(varchar)) → varchar 描述：将数组中的元素以string0为分隔符进行串联。如果string0为null，则返回值为null。数组中的任何null值都将被跳过。 select concat_ws(NULL,ARRAY['abc']);--NULL
列提交作业。 作业包含以下类型：DDL、DCL、IMPORT、QUERY和INSERT。其中，IMPORT与导入数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另外，用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有： 查询作业状态 查询作业详细信息 查询作业结果-方式二（废弃）
当前schame只支持obs和hdfs。 当schema为obs时，表示输出到对象存储服务OBS。注意，OBS必须是并行文件系统，不能是OBS桶。 示例：obs://bucketName/fileName，表示数据输出到obs的bucketName桶下的fileName目录中。 当schema为hdfs时，表示输出到HDFS。
SQL 2016 标准中的一种特殊的表函数，它可以把表作为一个参数。 窗口表值函数是分组函数（已废弃）的替代方案。窗口表值函数 更符合 SQL 标准，在支持基于窗口的复杂计算上也更强大。例如：窗口 TopN、窗口 Join。而分组窗口函数只支持窗口聚合。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：窗口函数。
数组函数和运算符 下标操作符：[] 描述：下标操作符用于访问数组中的元素，并从1开始建立索引。 select myarr[5] from (values array [1,4,6,78,8,9],array[2,4,6,8,10,12]) as t(myarr); _col0
数据库：数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。数据库通常用于存储、检索和管理结构化数据，由多个数据表组成，这些数据表通过键和索引相互关联。 · 表：表是数据库最重要的组成部分之一，它由行和列组成。每一行代表一个数据项，每一列代表数据的一个属性或特征。表用于组织和存储特定类型
度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的
度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的
date2) -> double 返回date1和date2之间的月数，如果date1比date2迟，结果就是正数，那么结果就是负数；如果两个日期的日数相同，那么结果就是整数，否则按照每月31天以及时分秒的差异来计算小数部分。date1和date2的类型可以是date，timesta
（可选）配置Notebook访问LakeFormation元数据 在JupyterLab中编写和调试代码。 进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下编辑和调试代码。步骤8：使用Notebook实例编写和调试代码。 约束限制 使用Notebook实例提交DLI作业必须使用弹性资源池下的通用队列。
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