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使用的索引类型，默认为布隆过滤器。可能的选项是[BLOOM | GLOBAL_BLOOM | SIMPLE | GLOBAL_SIMPLE] 。 布隆过滤器消除了对外部系统的依赖，并存储在Parquet数据文件的页脚中。 BLOOM hoodie.index.bloom.num_entries 存储在布隆过滤器中的条目数。
mns），然后应用该策略重写数据。 创建一个REPLACE提交，并更新HoodieReplaceCommitMetadata中的元数据。 如何执行Clustering Spark SQL（设置如下参数，写数据时触发） hoodie.clustering.inline=true //
类型的作业分别置于独立的弹性资源池中。 优势在于：Flink实时流任务具有常驻运行的特质，确保其稳定运行而不会强制缩容，进而避免任务中断和系统不稳定。 而SQL批处理类型的作业在独立的资源池中能够更加灵活地进行扩缩容，显著提升扩缩容的成功率和操作效率。 在全天的任意一个时间段内，
dli.schema.show.name 用于指定当用户执行show schemas或show databases语句时，Kyuubi引擎如何展示数据源接口的模式名称。 true：表示在展示模式名称时，包含 DLI 的名称作为前缀。 false：表示在展示模式名称时，不包含 DLI
新建的队列名称，名称只能包含数字、英文字母和下划线，但不能是纯数字，且不能以下划线开头。长度限制：1~128个字符。 队列名称不区分大小写，系统会自动转换为小写。 类型：队列类型选择“通用队列”。“按需计费”时需要勾选“专属资源模式”。 AZ策略、CPU架构、规格：保持默认即可。
新建的队列名称，名称只能包含数字、英文字母和下划线，但不能是纯数字，且不能以下划线开头。长度限制：1~128个字符。 队列名称不区分大小写，系统会自动转换为小写。 类型：队列类型选择“通用队列”。“按需计费”时需要勾选“专属资源模式”。 AZ策略、CPU架构、规格：保持默认即可。
dli.schema.show.name 用于指定当用户执行show schemas或show databases语句时，Kyuubi引擎如何展示数据源接口的模式名称。 true：表示在展示模式名称时，包含 DLI 的名称作为前缀。 false：表示在展示模式名称时，不包含 DLI
新建的队列名称，名称只能包含数字、英文字母和下划线，但不能是纯数字，且不能以下划线开头。长度限制：1~128个字符。 队列名称不区分大小写，系统会自动转换为小写。 类型：队列类型选择“通用队列”。“按需计费”时需要勾选“专属资源模式”。 AZ策略、CPU架构、规格：保持默认即可。
访问MySQL集群填写"数据库名.表名"，访问PostGre集群填写"模式名.表名"。 说明： 如果数据库和表不存在，请先创建数据库和表，否则系统会报错并且运行失败。 user RDS数据库用户名。 password RDS数据库用户名对应密码。 driver jdbc驱动类名，访问MySQL集群请填写："com
图2 进入DataArts Studio实例控制台 单击“空间管理”，进入数据开发页面。 购买DataArts Studio实例的用户，系统将默认为其创建一个默认的工作空间“default”，并赋予该用户为管理员角色。您可以使用默认的工作空间，也可以参考本章节的内容创建一个新的工作空间。
新建的队列名称，名称只能包含数字、英文字母和下划线，但不能是纯数字，且不能以下划线开头。长度限制：1~128个字符。 队列名称不区分大小写，系统会自动转换为小写。 类型：队列类型选择“通用队列”。“按需计费”时需要勾选“专属资源模式”。 AZ策略、CPU架构、规格：保持默认即可。
此外，这些函数对Unicode代码点进行运算，而不是对用户可见的字符（或字形群集）进行运算。某些语言将多个代码点组合成单个用户感观字符（这是语言书写系统的基本单位），但是函数会将每个代码点视为单独的单位。 lower和upper函数不执行某些语言所需的区域设置相关、上下文相关或一对多映射。
用户在使用Flink 1.12版本，则依赖的Dis connector版本需要不低于2.0.1，详细代码参考DISFlinkConnector相关依赖，如何配置connector，详细参考自定义Flink Streaming作业。 若读取DIS，且配置groupId，则需要提前在DIS的“App管理”中创建所需的App名称。
处理的行数”的比例。如果这个比例大于配置的阈值，则认为预聚合效果不好，此时Spark可以选择跳过部分聚合，避免进一步的性能损失。 在使用时系统先按照spark.sql.aggregate.adaptivePartialAggregationInterval配置的间隔进行分析，当处
__future__ import print_function from pyspark.sql import SparkSession import os if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession
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