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Hudi表必须指定primaryKey与preCombineField。 在指定路径下创建表时，如果路径下已存在Hudi表，则建表时不需要指定列，且不能修改表的原有属性。 权限需求 由DLI提供的元数据服务 SQL权限： database table CREATE_TABLE 无 细粒度权
666.0 | 2020-11-11 (2 rows) 如果使用了OFFSET，则LIMIT或FETCH FIRST会在OFFSET之后应用于结果集： SELECT * FROM (VALUES 5, 2, 4, 1, 3) t(x) ORDER BY x OFFSET 2 FETCH
安全责任在于保障其所提供的IaaS、PaaS和SaaS类云服务自身的安全，涵盖华为云数据中心的物理环境设施和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不仅包括华为云基础设施和各项云服务技术的安全功能和性能本身，也包括运维运营安全，以及更广义的安全合规遵从。 租户：负责云服务内部
DLI不支持直接使用SET语句配置参数 点击”设置”，随后在”参数设置”一栏可以配置键和值，Hudi的参数可以通过此处提交。配置在此处的参数会在提交SQL作业时被应用。 随后可以在左侧菜单点击”作业管理”->”SQL作业”，随后在列表中选中执行的作业，并点击下方窗格，唤出作业详情，在”参数设置”一栏中，可以检查参数配置情况。
使用DLI分析车联网场景驾驶行为数据 应用场景 在车联网领域，云计算与大数据为企业提供了强大的分析挖掘能力，可以帮助企业和车队管理者更加科学、便捷地进行车辆数据管理与分析。 方案架构 根据已有的某货运公司车辆定时上报的详单数据和货运订单数据，DLI可以完成对该货运公司车辆行驶特点分析、记录明细的查询。
DLI完全兼容Apache Spark、Apache Flink生态和接口，是集实时分析、离线分析、交互式分析为一体的Serverless大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求
持date、short、timestamp数据类型。 对于JSON格式OBS表，MAP的键类型只支持STRING类型。 由于MAP类型的键不能为NULL，MAP键不支持对插入数据进行可能出现NULL值类型之间的隐式转换，如：STRING类型转换为其他原生类型、FLOAT类型转换为
obs_path OBS存储路径。 注意事项 向表中添加分区时，此表和分区列（建表时PARTITIONED BY指定的列）必须已存在，而所要添加的分区不能重复添加，否则将出错。已添加的分区可通过IF NOT EXISTS避免报错。 若分区表是按照多个字段进行分区的，添加分区时需要指定所有的分区字段，指定字段的顺序可任意。
DATE/TIME/TIMESTAMP/INTERVAL 时间点或时间间隔。 不允许指定不存在于时间点或时间间隔中的时间单位，否则作业会提交失败。 例如如下错误语句，会报错YEAR不能从TIME中提取。 SELECT EXTRACT(YEAR FROM TIME '12:44:31' ) AS `result`
DATE/TIME/TIMESTAMP/INTERVAL 时间点或时间间隔。 不允许指定不存在于时间点或时间间隔中的时间单位，否则作业会提交失败。 例如如下错误语句，会报错YEAR不能从TIME中提取。 SELECT EXTRACT(YEAR FROM TIME '12:44:31' ) AS `result`
4GMem。不同规格的计算资源对应的计算能力不一样，规格越高计算能力越好。 常量与变量 环境变量中，常量与变量的区别如下： 常量在程序运行过程中，所表示的值是无法被改变的。 变量是“可读、可写”，而常量是“只读”的。变量是在程序运行过程中，内部存储的值，随时可以被改变的一段内存地址。比如：int a
ME_ZONE。 TIMESTAMP_WITH_LOCAL_TIME_ZONE，和 MULTISET。 Flink的INTERVAL类型还不能映射到Hive INTERVAL类型。 示例 在Flink OpenSource SQL作业中，创建名为myhive的catalog，并使用它用于管理元数据。
U数。 在全天的任意一个时间段内，弹性资源池中任意一个队列的最大CU必须小于等于弹性资源池的最大CU。 同一队列不同扩缩容策略的时间段区间不能有交集。 弹性资源池队列中的扩缩容策略时间段仅支持整点的时间段设置，并且包含设置的开启时间，不包含设置的结束时间，例如设置时间段00-09
* 如果找不到分区的偏移量，那么将会使用配置中的 auto.offset.reset 设置。 * 详情 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/conn
ttl（所有分区作为临时表）设置一个相对较大的值。否则，作业容易出现性能问题，避免表更新和重新加载过于频繁。 缓存刷新需加载整个Hive表。无法区分新数据和旧数据。 参数说明 在执行与最新的Hive表的时间关联时，Hive表将被缓存到Slot内存中，然后通过键将流中的每条记录与表进
DATE/TIME/TIMESTAMP/INTERVAL 时间点或时间间隔。 不允许指定不存在于时间点或时间间隔中的时间单位，否则作业会提交失败。 例如如下错误语句，会报错YEAR不能从TIME中提取。 SELECT EXTRACT(YEAR FROM TIME '12:44:31' ) AS `result`
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
出现重复数据。 bulk_insert：该操作会对主键进行排序后直接以写普通parquet表的方式插入Hudi表，该操作性能是最高的，但是无法控制小文件，而upsert和insert操作可以很好的控制小文件。 upsert： 默认操作类型。Hudi会根据主键进行判断即将插入的数据
授权。由于华为云各服务之间存在业务依赖关系，因此给用户授予角色时，可能需要一并授予依赖的其他角色，才能正确完成业务。角色并不能满足用户对精细化授权的要求，无法完全达到企业对权限最小化的安全管控要求。 策略：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请
授权。由于华为云各服务之间存在业务依赖关系，因此给用户授予角色时，可能需要一并授予依赖的其他角色，才能正确完成业务。角色并不能满足用户对精细化授权的要求，无法完全达到企业对权限最小化的安全管控要求。 策略：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请
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