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DROP COLUMN 功能开启 配置参数: hoodie.schema.evolution.enable=true 命令功能 ALTER TABLE ... DROP COLUMN语法用于删除列。 命令语法 ALTER TABLE tableName DROP COLUMN|COLUMNS
添加增强型跨源连接的路由信息 操作场景 路由即路由规则,在路由中通过配置目的地址、下一跳类型、下一跳地址等信息,来决定网络流量的走向。路由分为系统路由和自定义路由。 增强型跨源连接创建后,子网会自动关联系统默认路由。除了系统默认路由,您可以根据需要添加自定义路由规则,将指向目的地址的流量转发到指定的下一跳地址
逻辑运算符 常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT,它们的运算结果有三个值,分别为TRUE、FALSE和NULL,其中NULL代表未知。优先级顺序为:NOT>AND>OR。 运算规则请参见表1,表中的A和B代表逻辑表达式。 表1 逻辑运算符 运算符 返回类型 描述 A AND B
SHOW SCHEMAS(DATABASES) 语法 SHOW SCHEMAS|DATABASES [ (FROM| IN) catalog ] [ LIKE pattern [ESCAPE escapeChar]] 描述 该语法中DATABASES和SCHEMAS在概念上是等价的
RENAME COLUMN 功能开启 配置参数: hoodie.schema.evolution.enable=true 命令功能 ALTER TABLE ... RENAME COLUMN语法用于修改列名称。 命令语法 ALTER TABLE tableName RENAME COLUMN
regexp_extract REGEXP_EXTRACT函数用于将字符串source按照pattern的分组规则进行字符串匹配,返回第groupid个组匹配到的字符串内容。 命令格式 regexp_extract(string <source>, string <pattern>
SHOW VIEWS 语法 SHOW VIEWS [IN/FROM database_name] [ LIKE pattern [ESCAPE escapeChar] ] 描述 列举指定Schema中所有满足条件的视图。 默认使用当前Schema,也可以通过in/from子句来指定
SHOW TABLE/PARTITION EXTENDED 语法 SHOW TABLE EXTENDED [IN | FROM schema_name] LIKE 'identifier_with_wildcards' [PARTITION (partition_spec)] 描述
max max函数用于返回最大值。 命令格式 max(col) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 col 是 除BOOLEAN外的任意类型。 列值可以为除BOOLEAN外的任意类型。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 返回值的类型与col类型相同。返回规则如下
trunc_numeric trunc_numeric函数用于将输入值number截取到指定小数点位置。 命令格式 trunc_numeric(<number>[, bigint<decimal_places>]) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 number
创建并提交SQL作业 SQL编辑器简介 SQL作业编辑器支持使用SQL语句执行数据查询操作。 支持SQL2003,兼容SparkSQL,详细语法描述请参见《数据湖探索SQL语法参考》。 在总览页面,单击左侧导航栏中的“SQL编辑器”或SQL作业简介右上角的“创建作业”,可进入“SQL
min min函数用于返回最小值。 命令格式 min(col) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 col 是 除BOOLEAN外的任意类型。 列值可以为除BOOLEAN外的任意类型。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 返回值的类型与col类型相同。返回规则如下
Data masking函数 数据脱敏(Data masking) 指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形,实现敏感隐私数据的可靠保护。 mask_first_n(string str[, int n]) →varchar 描述:返回str的屏蔽版本,前n个值被屏蔽。大写字母被转为
十进制函数和操作符 DECIMAL 字面量 可以使用 DECIMAL 'xxxxxxx.yyyyyyy' 语法来定义 DECIMAL 类型的字面量。 DECIMAL 类型的字面量精度将等于字面量(包括尾随零和前导零)的位数。范围将等于小数部分(包括尾随零)的位数。 示例字面量 数据类型
使用Livy提交Spark Jar作业 DLI Livy简介 DLI Livy是基于开源的Apache Livy用于提交Spark作业到DLI的客户端工具。 准备工作 创建DLI队列。在“队列类型”中选择“通用队列”,即Spark作业的计算资源。具体请参考创建队列。 准备一个linux
配置DLI对接AOM Prometheus监控 AOM服务提供的Prometheus监控是一种全面对接开源Prometheus生态的监控解决方案。它支持多种类型的组件监控,提供预置监控大盘和全面托管的Prometheus服务,通过Prometheus监控来统一采集、存储和显示监控对象的数据
典型场景示例:创建弹性资源池并运行作业 本章节主要介绍从创建弹性资源池、创建增强型跨源、添加队列到弹性资源池并运行作业的一个完整流程,帮助您更好、更方便的使用弹性资源池。 图1 创建弹性资源池运行作业流程图 表1 创建新队列时绑定弹性资源池流程说明 阶段 说明 参考文档 步骤一:创建弹性资源池
MySQL CDC源表 功能描述 MySQL的CDC源表,即MySQL的流式源表,会先读取数据库的历史全量数据,并平滑切换到Binlog读取上,保证数据的完整读取。 前提条件 MySQL CDC要求MySQL版本为5.7或8.0.x。 该场景作业需要DLI与MySQL建立增强型跨源连接
从Kafka读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为对汽车驾驶的实时数据信息进行分析,将满足特定条件的数据结果进行汇总。汽车驾驶的实时数据信息为数据源发送到Kafka中,再将Kafka数据的分析结果输出到DWS中。 例如,输入如下样例数据:
从Kafka读取数据写入到Elasticsearch 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 本示例场景对用户购买商品的数据信息进行分析,将满足特定条件的数据结果进行汇总输出。购买商品数据信息为数据源发送到Kafka中,再将Kafka数据的分析结果输出到Elasticsearch