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key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.use-internal-schema 否 table存储模式下可配置，是否使用redis中已存在schema，默认为false。
ze不正确怎么办？ 在执行SQL作业后立即修改表名，可能会导致表的数据大小结果不正确。 这是因为DLI在执行SQL作业时，会对表进行元数据更新，如果在作业执行完成前修改了表名，会和作业的元数据更新过程冲突，从而影响对数据大小的判断。 为了避免这种情况，建议在SQL作业执行完成后，
步骤4：创建增强型跨源连接 创建DLI连接Kafka的增强型跨源连接 在Kafka管理控制台，选择“Kafka专享版”，单击对应的Kafka名称，进入到Kafka的基本信息页面。 在“连接信息”中获取该Kafka的“内网连接地址”，在“基本信息”的“网络”中获取该实例的“虚拟私有云”和“子网”信息，方便后续操作步骤使用。
upper(x[1]) || x[2] || x[3]); -- Once upon a time ... 在聚合函数中应用Lambda表达式。如使用reduce_agg()计算一个较为复杂的按列求元素和： SELECT reduce_agg(value, 0, (a, b) -> a +
common frames omitted 原因分析 Flink jar包冲突。用户提交的flink jar 与 DLI 集群中的hdfs jar包存在冲突。 处理步骤 1. 将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency> <groupId>org
参数 是否必选 参数类型 说明 json 是 STRING 标准的JSON格式对象，格式为{Key:Value, Key:Value,...} path 是 STRING 表示在json中的path，以$开头。不同字符的含义如下： $表示根节点。 .表示子节点。 []表示[number]表示数组下标，从0开始。
否 Zookeeper中的根目录，默认是/hbase connector.rowkey 否 读取复合rowkey的内容，并根据设置的大小，赋给新的字段 形如：rowkey1:3,rowkey2:3,… 其中3表示取该字段的前3个byte，该值不能大于该字段的字节大小，且该值不能小
列字段名称。col_name必须是已存在的列。 col_type 是 列数据类型。本语法不支持修改列数据类型，这里指定的是创建表时指定的列数据类型。 col_comment 是 修改后的列注释信息。注释内容为长度不超过1024字节的有效字符串。 示例 修改表t1中的c1列的注释信息为“the new
19209290E-07F。若两个浮点数的差值的绝对值在这个范围内就认为相等。 DOUBLE 双精度浮点型，存储空间为8字节，在NULL情况下，采用计算值默认值为0。 由于浮点类型的数据在计算机中的存储方式的限制，在比较两个浮点类型的数据是否相等时，因存在精度问题，不能直接采用“a==b”的方式进行比较，建议使
DLI增强型跨源连接创建对等连接的主要原因是为了实现DLI与不同VPC中的数据源之间的网络连通。 当DLI需要访问外部数据源，而这些数据源位于不同的VPC中时，由于网络隔离，DLI默认无法直接读取这些数据源的数据。通过创建增强型跨源连接，可以采用对等连接的方式打通DLI与数据源的VPC网络，从而实现数据的互通和跨源分析。
System.out.println(table); } } 查询表的分区信息（包含分区的创建和修改时间） DLI提供查询表分区信息的接口。您可以使用该接口查询数据库下表的分区信息（包括分区的创建和修改时间）。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8
无 Duration 设置新文件的监控时间间隔，并且必须设置 > 0 的值。 每个文件都有其路径唯一标识，一旦发现新文件，就会处理一次。 已处理的文件在 source 的整个生命周期内存储在 state 中，因此，source 的 state 在 checkpoint 和 savepoint
字符码不一致导致数据乱码怎么办？ 在DLI执行作业时，为了避免因字符编码不一致导致的乱码问题，建议您统一数据源的编码格式。 DLI服务只支持UTF-8文本格式，因此在执行创建表和导入操作时，用户的数据需要以UTF-8编码。 在将数据导入DLI之前，确保源数据文件（如CSV、JSO
示例3：使用CTAS将源表的全部数据或部分数据创建新的DLI表 示例说明：根据示例1：创建DLI非分区表中创建的DLI表table1，使用CTAS语法将table1中的数据复制到table1_ctas表中。 在使用CTAS建表的时候，可以忽略被复制的表在建表时所使用的语法，即不论在创建tabl
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
必须大于等于1，表示将第occurrence次匹配的字符串替换为replace_string，为1时表示替换所有匹配的子串。为其他类型或小于1时，返回报错。默认值为1。 说明： 该字段仅Spark3.1.1版本的功能适用。 返回值说明 返回STRING类型的值。 如果pattern为空串或pattern中没有分组，返回报错。
仅在勾选该权限且更新DLI委托权限后的项目生效。未勾选该权限的项目不具备跨源场景所需权限、和SMN发送通知消息的权限。 示例1：在项目A配置DLI的基础使用、跨源场景、运维场景的权限和示例2：在项目B配置DLI的基础使用、跨源场景、运维场景的权限给出了同一个区域的不同项目更新DLI委托带来的委托权限差异。
DLI数据多版本功能当前仅支持通过Hive语法创建的OBS表，具体建表SQL语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。 回收站数据自动清理需要在OBS并行文件系统的桶上配置回收站数据的生命周期规则。具体步骤参考如下： 在OBS服务控制台页面左侧选择“并行文件系统”，单击对应的文件系统名称。 在“基础配置”下单击
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