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Delta清理和优化 清理Delta表 可以对 Delta 表运行 VACUUM 命令，以删除该表中不再引用且在保留期阈值之前创建的数据文件。 VACUUM delta_table0; VACUUM delta_table0 RETAIN 168 HOURS;--单位只支持HOURS
I SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载，存算分离架构，存储资源和计算资源按需灵活配置，提高了资源利用率，降低了成本。 企业级多租户 支持计算资源按租户隔离，数据权限控制到队列、作业，帮助企业实现部门间的数据共享和权限管理。 Serverless DLI DLI完全兼容Apache
服务进行操作。 权限根据授权的精细程度，分为角色和策略。 角色：角色以服务为粒度，是IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。 策略：策略以API接口为粒度进行权限拆分，授权更加精细，可以精确到某个操作、资源和条件，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。
业运行需要的依赖（文件、jar包或者软件）、私有能力等内置到自定义镜像中，以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。 用户使用自定义镜像功能需要具备Docker相关的基础知识。
返回提供的最小值。 批量比较判断：ALL，ANY和SOME 量词ALL，ANY和SOME可以参考以下方式，结合比较操作符一起使用： expression operator quantifier ( subquery ) 以下是一些量词和比较运算符组合的含义，ANY和SOME具有相同的含义，表中的ANY换为SOME也同样：
Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述：[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--
224268134757361 normal_cdf(mean, sd, v) → double 给定平均值和标准差，计算正态分布函数值。P(N<v;mean,sd)，平均值和v必须是实数值，标准差必须是正实数值。 select normal_cdf(2, 5, 0.95);--
的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考”数据湖探索
SQL函数和操作符 逻辑运算符 比较函数和运算符 条件表达式 Lambda 表达式 转换函数 数学函数和运算符 Bitwise函数 十进制函数和操作符 字符串函数和运算符 正则表达式函数 二进制函数和运算符 Json函数和运算符 日期、时间函数及运算符 聚合函数 窗口函数 数组函数和运算符
'null'] 在从JSON转换为ROW时，支持JSON数组和JSON对象。 JSON数组可以具有混合元素类型，JSON Map可以有混合值类型。这使得在某些情况下无法将其转换为SQL数组和Map。为了解决该问题，HetuEngine支持对数组和Map进行部分转换： SELECT CAST(JSON'[[1
区域和可用区 什么是区域、可用区？ 区域和可用区用于描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Re
数组函数和运算符 下标操作符：[] 描述：下标操作符用于访问数组中的元素，并从1开始建立索引。 select myarr[5] from (values array [1,4,6,78,8,9],array[2,4,6,8,10,12]) as t(myarr); _col0
启。 作业模板 内置多个常见Flink SQL通用场景模板，帮助您快速了解和构建作业代码 暂无 企业安全 访问控制 与华为云IAM权限打通，支持多角色的访问控制 暂无 空间隔离 支持租户级和项目级的资源和代码隔离，满足多团队协作需求 暂无 父主题： DLI产品咨询类
时间和日期类型 限制 时间和日期类型目前精确到毫秒。 表1 时间和日期类型 名称 描述 存储空间 DATE 日期和时间。仅支持ISO 8601格式：'2020-01-01' 32位 TIME 不带时区的时间（时、分、秒、毫秒） 例如：TIME '01:02:03.456' 64位
DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前，将程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。 本例介绍通过DLI控制台提交Jar作业
OPTIMIZE 命令功能 OPTIMIZE命令用于优化数据在存储中的布局，提高查询速度。 注意事项 由于Optimize是一项耗时的活动，因此需要根据更好的最终用户查询性能与优化计算时间之间的权衡来确定运行Optimized的频率。 分区表优化需要设置参数spark.sql.forceP
目前仅支持 equi-join ，即 join 的联合条件至少拥有一个相等谓词。不支持任何 cross join 和 theta join。 Join 的顺序没有进行优化，join 会按照 FROM 中所定义的顺序依次执行。请确保 join 所指定的表在顺序执行中不会产生不支持的 cross
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的大数据分析平台上进行分析，找出费用优化的空间，并给出使用DLI过程中降低成本的一些优化措施。 流程介绍 使用DLI进行账单分析与优化的操作过程主要包括以下步骤： 步骤1：获取消费数据。获取账户的实际消费数据。 步骤2：分析账户消费结构并优化。在DLI上分析账户消费结构，找出开支
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