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UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 暂不支持通过python写UDF、UDTF、UDAF自定义函数。 Flink Opensource SQL作业中使用自定义函数时，不支持生成静态流图。
UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 POM依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId>
如您的组织已经设定DLI的相关标签策略，则需按照标签策略规则为资源添加标签。标签如果不符合标签策略的规则，则可能会导致资源创建失败，请联系组织管理员了解标签策略详情。 具体请参考《标签管理服务用户指南》。 说明： 最多支持20个标签。 一个“键”只能添加一个“值”。 每个资源中的键名不能重复。 标签键：在输入框中输入标签键名称。
如果search选项有重复且匹配时，会返回第一个值。 示例代码 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示例。创建表salary，并添加数据，命令示例如下： CREATE EXTERNAL TABLE salary ( dept_id STRING, -- 部⻔ userid
创建弹性资源池和队列 DLI弹性资源池与队列简介 创建弹性资源池并添加队列 管理弹性资源池 管理队列 典型场景示例：创建弹性资源池并运行作业 典型场景示例：配置弹性资源池队列扩缩容策略 创建非弹性资源池队列（废弃，不推荐使用）
熔断：配置系统对SQL请求满足防御规则后是否进行熔断处理。开启按钮时，如果当前规则有变量参数，需同时配置阈值。 单击“确定”完成规则的添加。 规则添加成功后，可以在“SQL防御”界面查看已添加的防御规则。防御规则动态生效。 如需对当前规则进行调整，可单击对应规则所在“操作”列的“修改”，修改SQL防御规则。
每次从数据库拉取数据的行数。默认值为0，表示忽略该提示。 lookup.cache.max-rows 否 维表配置，缓存的最大行数，超过该值时，最先添加的数据将被标记为过期。-1表示不使用缓存。 lookup.cache.ttl 否 维表配置，缓存超时时间，超过该时间的数据会被剔除。格式为：{length
管理增强型跨源连接 查看增强型跨源连接的基本信息 增强型跨源连接权限管理 增强型跨源连接绑定弹性资源池 增强型跨源连接与弹性资源池解绑 添加增强型跨源连接的路由信息 删除增强型跨源连接的路由信息 修改弹性资源池的主机信息 增强型跨源连接标签管理 删除增强型跨源连接 父主题： 配置DLI读写外部数据源数据
w，map，struct。其余的类型在数据查询和运算时支持。 通常情况下，大部分非复合数据类型都可以通过字面量加字符串的方式来输入，示例为添加了一个json格式的字符串： select json '{"name": "aa", "sex": "man"}';
返回DOUBLE类型的值。 示例代码 示例数据 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示例。创建表salary，并添加数据，命令示例如下： CREATE EXTERNAL TABLE salary ( dept STRING, -- 部⻔名称 userid
除dli_management_agency提供的委托权限外，一些场景需要用户自行在IAM页面创建相关委托，并在作业配置中添加新建的委托信息。例如允许DLI读写OBS将日志转储、允许DLI在访问DEW获取数据访问凭证场景的委托需求等，具体操作请参考创建DLI自定义委托权限和常见场景的委托权限策略。
调度逻辑将识别符合Clustering条件的文件。 根据特定条件对符合Clustering条件的文件进行分组。每个组的数据大小应为targetFileSize的倍数。分组是计划中定义的"策略"的一部分。此外还有一个选项可以限制组大小，以改善并行性并避免混排大量数据。 将Clust
format 允许读写原始（基于字节）值作为单个列。 注意: 这种格式将 null 值编码成 byte[] 类型的 null。这样在 upsert-kafka 中使用时可能会有限制，因为 upsert-kafka 将 null 值视为 墓碑消息（在键上删除）。因此，如果该字段可能具有
该行数据。 FAILFAST：选择FAILFAST模式时，如果某一列类型不匹配，则会抛出异常，导入失败。 模式设置可通过在OPTIONS中添加 OPTIONS('MODE'='PERMISSIVE')进行设置。 DELIMITER：可以在导入命令中指定分隔符，默认值为“,”。 配
Upsert Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。
支持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据存储。 利用DLI，用户可方便地将海量数据高速、低时延写入HBase。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。
件做数据过滤及在字段映射页面添加新字段的需求，选择HDFS方式即可。 HDFS文件方式读取数据时，性能较好，但不支持使用WHERE条件做数据过滤及在字段映射页面添加新字段。 JDBC方式读取数据时，支持使用WHERE条件做数据过滤及在字段映射页面添加新字段。 更多参数的详细配置可以参考：CDM配置Hive源端参数。
Formats在每次创建Checkpoint时进行滚动，并且用户也可以添加基于大小或者时间等的其他条件。 在STREAMING模式下使用FileSink需要开启Checkpoint功能。Part文件只在Checkpoint成功时生成。如果没有开启Checkpoint功能，文件将永远停留在in-progress或者
提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 如果MRS集群开启了Kerberos认证，创建Spark作业时需要将krb5.conf和user.keytab文件添加到作业的
...); 描述 这条命令并不会将SCHEMA当前的内容移动到修改后的路径下，也不会修改与指定schema关联的表或分区，它只会修改新添加进数据库的表的上级目录。 示例 Create schema foo; --修改schema 存储路径 ALTER SCHEMA foo SET
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