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row_number() over([partition_clause] [orderby_clause]) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。
e(templateId); System.out.println(result); } 查询作业模板列表 DLI提供查询Flink作业模板的接口。您可以使用该接口查询作业模板列表。本示例排序方式选择降序desc，将会列出作业模板ID小于cursor的作业模板列表信息。示例代码如下：
单字段，多字段，也可以是聚合函数，字符串函数等。 注意事项 所要分组的表必须是已经存在的表，否则会出错。 如果过滤条件受GROUP BY的查询结果影响，则不能用WHERE子句进行过滤，而要用HAVING子句进行过滤。HAVING与GROUP BY合用，先通过GROUP BY进行分
转换函数 cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。
15版本新增读写Hive、Hudi等Connector。 更多Flink 1.15版本的优势请参考Flink 1.15升级指导。 切换至新版本计算引擎对DLI资源价格是否有影响？ DLI按作业运行所需的计算资源和存储资源计费，与计算引擎版本无关。 如何升级到Flink 1.15版本？ 在DLI管理控制台，购
Kafka源表、Hbase源表 更多升级Flink 1.12版本的优势请参考Flink 1.12升级指导。 切换至新版本计算引擎对DLI资源价格是否有影响？ DLI按作业运行所需的计算资源和存储资源计费，与计算引擎版本无关。 如何升级到Flink 1.12版本？ 在DLI管理控制台，购
可能会造成查询失败。 如果创建表和创建视图使用的计算引擎不一致，可能会因为varchar类型不兼容，导致视图查询失败。 例如：使用Spark 3.x版本创建的表，建议您使用Spark 2.x创建相应的视图。 示例 先通过对student表中的id和name数据进行查询，并以该查询结果创建视图student_view。
分组资源相关API（废弃） 上传分组资源（废弃） 查询分组资源列表（废弃） 上传jar类型分组资源（废弃） 上传pyfile类型分组资源（废弃） 上传file类型分组资源（废弃） 查询组内资源包（废弃） 删除组内资源包（废弃） 修改组或资源包拥有者（废弃） 父主题： 历史API
DLI支持原生Spark的DataSource能力，并在其基础上进行了扩展，能够通过SQL语句或者Spark作业访问其他数据存储服务并导入、查询、分析处理其中的数据，目前支持的DLI跨源访问服务有：表格存储服务CloudTable，云搜索服务CSS，分布式缓存服务DCS，文档数据库
创建并提交SQL作业 场景描述 本章节指导用户通过API提交SQL作业创建数据库和表，并查询数据。 涉及接口 创建弹性资源池 创建队列 提交SQL作业（推荐） 操作步骤 创建弹性资源池elastic_pool_dli 接口相关信息 URI格式：POST /v3/{project_
join 所指定的表在顺序执行中不会产生不支持的 cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN
事务日志来跟踪这些文件，并通过读取所有 Parquet 文件的页脚来自动推断数据架构。 转换过程会收集统计信息，以提升转换后的 Delta 表的查询性能。 如果提供表名，则元存储也将更新，以反映该表现在是 Delta 表。 注意事项 分区表转换需要设置参数spark.sql.force
bucketName}.{obs域名}/{jarPath}/{jarName}。 description：资源包描述信息。 查询所有资源包 DLI提供查询资源列表接口，您可以使用该接口并选择相应的资源来执行作业。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9
化引擎，能够与大数据生态无缝融合，实现海量数据的秒级交互式查询。 DLI+HetuEngine能够快速处理大规模数据集的查询请求，迅速和高效从大数据中提取信息，极大地简化了数据的管理和分析流程，提升大数据环境下的索引和查询性能。 TB级数据秒级响应： HetuEngine通过自动
具有复杂分组语法（GROUPING SETS、CUBE或ROLLUP）的查询只从基础数据源读取一次，而使用UNION ALL的查询将读取基础数据三次。这就是当数据源不具有确定性时，使用UNION ALL的查询可能会产生不一致的结果的原因。 --创建一个航运表 create table
type' = 'user-defined', 'connector.class-name' = '' ); 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 connector.type 是 只能为user-defined，表示使用自定义的sink。 connector.class-name
Hudi Clustering操作说明 什么是Clustering 即数据布局，该服务可重新组织数据以提高查询性能，也不会影响摄取速度。 Clustering架构 Hudi通过其写入客户端API提供了不同的操作，如insert/upsert/bulk_insert来将数据写入Hu
is:"+ queue.getQueueName()); } 默认队列允许所有用户使用，DLI会限制用户使用默认队列的次数。 查询所有队列 DLI提供查询队列列表接口，您可以使用该接口并选择相应的队列来执行作业。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 private
is_finite(x) → boolean 判断x是否有限值。 select is_finite(infinity());-- false select is_finite(50000);--true is_infinite(x) → boolean 判断x是否无穷大。 select is_in
经典型跨源连接相关API（废弃） 创建经典型跨源连接 删除经典型跨源连接 查询经典型跨源连接列表 查询经典型跨源连接 父主题： 历史API
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