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Capture）技术的缩写，它可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。 本示例通过创建MySQL CDC源表来监控MySQL的数据变化，并将变化的数据信息插入到DWS数据库中。
制他们对华为云资源的访问范围。例如您的员工中有负责软件开发的人员，您希望他们拥有DLI的使用权限，但是不希望他们拥有删除DLI等高危操作的权限，那么您可以使用IAM为开发人员创建用户，通过授予仅能使用DLI，但是不允许删除DLI的权限策略，控制他们对DLI资源的使用范围。 如果账
DLI允许用户提交编译为Jar包的Flink作业，提供了更高的灵活性和自定义能力，适合需要进行复杂数据处理的场景。 当社区版Flink提供的Connector不能满足特定需求时，用户可以通过Jar作业来实现自定义的Connector或数据处理逻辑。 适合需要实现UDF（用户定义函数）或特定库集成的场景，用
from_utc_timestamp from_utc_timestamp函数用于计算将UTC的时间戳转化为timezone所对应的UNIX格式的时间戳。 命令格式 from_utc_timestamp(string timestamp, string timezone) 参数说明
条件表达式 CASE 标准的SQL CASE表达式有两种模式。 “简单模式”从左向右查找表达式的每个value，直到找出相等的expression： CASE expression WHEN value THEN result [ WHEN ... ] [ ELSE result
返回x的以2为底的对数 select log2(4);-- 2.0 log10(x) → double 返回x的以10为底的对数 select log10(1000);-- 3.0 log(b, x) → double 返回x的以b为底的对数 select log(3,81); -- 4.0 mod(n
关键字 FULL OUTER JOIN：根据左表与右表的所有记录进行匹配，没有匹配值的记录返回NULL。 注意事项 所要进行JOIN连接的表必须是已经存在的表，否则会出错。 示例 利用全外连接可以将两张表中的所有记录返回，没有匹配值的左表及右表记录将返回NULL。 1 2 SELECT
GROUP BY GROUP BY GROUP BY将SELECT语句的输出行划分成包含匹配值的分组。简单的GROUP BY可以包含由输入列组成的任何表达式，也可以是按位置选择输出列的序号。 以下查询是等效的： SELECT count(*), nationkey FROM customer
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，等待5分钟后再修改表名。确保系统有足够的时间更新表的元数据
功能描述 按字段实现表的分桶及桶内排序。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference CLUSTER BY col_name [,col_name ,...]; 关键字 CLUSTER BY：根据指定的字段进行分桶，支持单字段及多字段，并在桶内进行排序。
hh:mi:ss.ff3 num_months 是 INT 代表需要增加月的数量。 返回值说明 返回开始日期startdate增加num_months个月后的日期，返回值格式为yyyy-mm-dd。 返回值date类型的日期值。 startdate非DATE或STRING类型时，返回报错，错误信息：data
to_date to_date函数用于返回时间中的年月日。 相似函数：to_date1，to_date1函数用于将指定格式的字符串转换为日期值，支持指定转换的日期格式。 命令格式 to_date(string timestamp) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型
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。
在DLI控制台创建数据库和表 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。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。
模板中进行修改，来实现实际的作业逻辑需求，节约编辑SQL语句的时间。 当前云平台尚未提供预置的Spark模板，但支持用户自定义Spark作业模板，本节操作介绍在Spark管理页面创建Spark模板的操作方法。 新建Spark作业模板 Spark作业模板的创建方法是在创建Spark
ARCHIVELOG 命令功能 用于根据配置对Timeline上的Instant进行归档，并从Timeline上将已归档的Instant删除，以减少Timeline的操作压力。 命令格式 RUN ARCHIVELOG ON tableIdentifier; RUN ARCHIVELOG
根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能
id.; 出现这个提示，表示进行join操作的两个表中包含相同的字段，但是在执行命令时，没有指定该字段的归属。 例如：在表tb1和tb2中都包含字段“id”。 错误的命令： select id from tb1 join tb2; 正确的命令： select tb1.id from
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（脱敏后）为基础，利用数据湖探索来分析用户和商品的各种数
本文主要介绍如何使用华为云DLI上的实际消费数据（文中涉及账户的信息已脱敏），在DLI的大数据分析平台上进行分析，找出费用优化的空间，并给出使用DLI过程中降低成本的一些优化措施。 流程介绍 使用DLI进行账单分析与优化的操作过程主要包括以下步骤： 步骤1：获取消费数据。获取账户的实际消费数据。
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