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cume_dist() 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。
password = "", db_url = "", field_names = "" ); 关键字 表1 关键字说明 参数 是否必选 说明 type 是 输出通道类型，dds表示输出到文档数据库服务中。 username 是 数据库连接用户名。 password 是
Slot”：每个TaskManager包含的Slot数量。 保存作业日志 设置是否将作业运行时的日志信息保存到OBS。 勾选后需配置下列参数： “OBS桶”：选择OBS桶用于保存用户作业日志信息。如果选择的OBS桶是未授权状态，需要单击“OBS授权”。 作业异常告警 设置是否将作业异常告警信息，如作业出现运行异常或者欠费情况，以SMN的方式通知用户。
以“ISO 8601”格式表示，例如：2012-11-11T23:59:59Z。 g:MFAPresent 全局级 Boolean 用户登录时是否使用了多因素认证。 g:UserId 全局级 String 当前登录的用户ID。 g:UserName 全局级 String 当前登录的用户名。
数据。 select * from testcsvdatasource; 图1 查询结果 本地修改原始的OBS表文件“test.csv”，增加一行“Aarn,98,20”数据，重新替换OBS桶目录下的“test.csv”文件。 Jordon,88,23 Kim,87,25 Henry
MultiDelimitSerDe时，字段分隔符才支持设置为多字符。使用方法参考示例7：创建表并设置多字符的分割符。 参数说明 表2 参数说明 参数 是否必选 描述 db_name 否 Database名称。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name
= "", kafka_topic = "", encode = "json" ) 关键字 表1 关键字说明 参数 是否必选 说明 type 是 输出通道类型，"kafka"表示输出到Kafka中。 kafka_bootstrap_servers 是 Kaf
MultiDelimitSerDe时，字段分隔符才支持设置为多字符。使用方法参考示例7：创建表并设置多字符的分割符。 参数说明 表2 参数说明 参数 是否必选 描述 db_name 否 Database名称。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name
在欧洲地区有业务的用户，可以选择“欧洲-巴黎”区域。 资源的价格 不同区域的资源价格可能有差异，请参见华为云服务价格详情。 如何选择可用区？ 是否将资源放在同一可用区内，主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力，建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。
= "", kafka_topic = "", encode = "json" ) 关键字 表1 关键字说明 参数 是否必选 说明 type 是 输出通道类型，"kafka"表示输出到Kafka中。 kafka_bootstrap_servers 是 Kaf
'print-identifier' = '', 'standard-error' = '' ); 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认参数 数据类型 说明 connector 是 无 String 固定为：print。 print-identifier 否 无 String
'print-identifier' = '', 'standard-error' = '' ); 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认参数 数据类型 说明 connector 是 无 String 固定为：print。 print-identifier 否 无 String
命令格式 get_json_object(string <json>, string <path>) 参数说明 表1 参数说明 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
命令格式 get_json_object(string <json>, string <path>) 参数说明 表1 参数说明 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
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 应用场景 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，这种格式可以加快查询速度，查询Parquet格式数据时，只检查所需要的列并对它们的值执行计算，也就是说，只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项
'print-identifier' = '', 'standard-error' = '' ); 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 数据类型 说明 connector 是 无 String 固定为：print。 print-identifier 否 无 String
second=CACHE_TIME flink.dli.job.agency.name=USER_AGENCY_NAME 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 数据类型 参数说明 flink.hadoop.fs.obs.bucket.USER_BUCKET_NAME.dew.access
数据湖探索简介 什么是数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、Trino生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。
使用HDFS时需要绑定相应的跨源，并填写相应的主机信息。 使用hdfs时，请配置主NameNode的所在节点信息。 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 connector.type 是 固定为filesystem。 connector.file-path 是 数据输出目录，格式为:
s = "", kafka_topic = "", encode = "json" ) 关键字 表1 关键字说明 参数 是否必选 说明 type 是 输出通道类型，"kafka"表示输出到Kafka中。 kafka_bootstrap_servers 是 Kaf
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