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hour hour函数用于返回指定时间的小时，范围为0到23。 命令格式 hour(string date) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 date 是 DATE 或 STRING 代表需要处理的日期。 格式为： yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd
怎样查看我的配额 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图1 我的配额 您可以在“服务配额”页面，查看各项资源的总配额及使用情况。 如果当前配额不能满足业务要求，请参考后续操作，申请扩大配额。
新版本的Parquet文件，那旧版本的文件就不能被Clean清理，增加存储压力。 提交Spark jar作业时，CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并，需要消耗较高的内存资源，按照之前的表设计
Spark：显示执行引擎为“Spark”的作业。 HetuEngine：显示执行引擎为“HetuEngine”的作业。 用户名 执行该作业的用户名。 类型 作业的类型，包括如下。 IMPORT：导入数据到DLI的作业。 EXPORT：从DLI导出数据的作业。 DCL：包括传统DCL，以及队列权限相关的操作。 D
池扩缩容的最大最小CU范围，避免无限制的资源扩容风险。 弹性资源池中所有队列的最小CU数之和需要小于等于弹性资源池的最小CU数。 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。 弹性资源池至少可以满足弹性资源池中所有队列按最小CU运行，尽量满足队列按最大CU运行。
价格摘要报告查询。\r\n-- 在单个表lineitem上查询某个时间段内，对已经付款的、已经运送的等各类商品进行统计，包括业务量的计费、发货、折扣、税、平均价格等信息。\r\n-- 特点：带有分组、排序、聚集操作并存的单表查询操作。这个查询会导致表上的数据有95%到97%行被读取到。\r\nSELECT\r\n
DLI将Flink作业的输出数据写入数据接入服务（DIS）中。适用于将数据过滤后导入DIS通道，进行后续处理的场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据
在弹性资源池管理界面，单击界面右上角的“购买弹性资源池”。 在“购买弹性资源池”界面，填写具体的弹性资源池参数。 本例在华东-上海二区域购买按需计费的弹性资源池。相关参数说明如表2所示。 表2 参数说明 参数名称 参数说明 配置样例 计费模式 选择弹性资源池计费模式。 按需计费 区域 选择弹性资源池所在区域。
足所有队列的最小CU数，剩余的CU（弹性资源池最大CU-所有队列的最小CU数之和）则根据配置的优先级顺序分配，直到剩余的CU数分配完成。 队列扩容成功后，系统开始对扩容的CU进行计费，直到缩容成功停止对扩容的CU计费。因此，要注意如果业务没有需求的情况下，要及时清理释放资源，否则不管CU是否真正的使用，都会一直计费。
datetime函数兼容的格式字符串。下表基于Teradata参考手册，描述了受支持的格式说明符。 说明符 说明 - / , . ; : 忽略标点符号 dd 一个月中的第几日（1-31） hh 一天中的第几个小时（1-12） hh24 一天中的第几个小时（0-23） mi 分钟（0-59）
String 标签的键。 说明： 标签的键的最大长度为128个字符，标签的键可以包含任意语种字母、数字、空格和_ . : =+-@ ,但首尾不能含有空格，不能以_sys_开头。 value 是 String 标签的值。 说明： 标签值的最大长度为255个字符，标签的值可以包含任意语种字母、数字、空格和_
考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subta
DAYOFWEEK(date) BIGINT 计算当前日期是当前周的第几天 其中周日设为1 例如：DAYOFWEEK(DATE '1994-09-27') 返回3 HOUR(timestamp) BIGINT 返回当前时间戳的24小时制的小时数，范围0-23 例如：HOUR(TIMESTAMP
STRING 代表需要转换的格式。 格式为代表年月日时分秒的时间单位与任意字符的组合，其中： yyyy代表年份。 MM代表月份。 dd代表天。 HH代表24小时制时。 hh代表12小时制时。 mm代表分钟。 ss代表秒。 返回值说明 按指定类型返回STRING类型的日期。 date非D
考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subta
对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量（例如Spark初始化完成后，Flink消费Kafka时过滤掉2小时之前的数据），如果无法对kafka消息进行过滤，则可以考虑先实时
实现海量数据的秒级交互式查询。 DLI+HetuEngine能够快速处理大规模数据集的查询请求，迅速和高效从大数据中提取信息，极大地简化了数据的管理和分析流程，提升大数据环境下的索引和查询性能。 TB级数据秒级响应： HetuEngine通过自动优化资源与负载的配比，能够对TB
Flink作业推荐配置指导 用户在创建Flink作业时，可以通过如下配置实现流应用的高可靠性能。 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。 图1 创建主题 图2 添加订阅 登录DLI控制台，创建Flink
7版本停止服务（EOS）后，不再提供该软件版本相关的任何技术服务支持。建议您在执行作业时选择新版本的Flink引擎，推荐使用DLI Flink 1.15版本。 正在使用Flink 1.7版本的作业也请您尽快切换至新版本的Flink引擎，否则作业执行过程中出现的错误，不再提供该版本的任何技术服务支持。 如您
11版本停止服务（EOS）后，不再提供该软件版本的任何技术服务支持。建议您在执行作业时选择新版本的Flink引擎，推荐使用DLI Flink 1.15版本。 正在使用Flink 1.10、Flink1.11版本的作业也请您尽快切换至新版本的Flink引擎，否则作业执行过程中出现的错误，不再提供该版本的任何技术服务支持。
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