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设置普通队列的弹性扩缩容定时任务 弹性扩缩容定时任务使用场景 通常，用户业务繁忙的场景是有周期性的，在某个周期内，用户需要更多的计算资源来处理业务，过了这个周期，则不需要那么多资源。如果用户购买的队列规格比较小，在业务繁忙时会存在资源不足的情况；而如果购买的队列规格比较大，又可能会存在资源浪费的情况。
使用方式 将写好的自定义函数打成JAR包，并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击数据管理>“程序包管理”，然后单击创建，并使用OBS中的jar包创建相应的程序包。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击作业管理>“Flink作业”，在需要编辑作业对应的“操作”列中，单击“编辑”，进入作业编辑页面。
ava/sql/package-summary.html。 支持的API列表 DLI JDBC Driver支持的API列表如下，对可能与JDBC标准产生歧义的地方加以备注说明。 Connection API支持的常用方法签名： Statement createStatement()
并删除那些不满足WHERE子句条件的分区，适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源，导致Driver节点的内存不足，并触发频繁的Full GC。 在这种情况下，可以
查看表统计信息。返回所有列的列名和列数据类型。 语法格式 1 DESCRIBE [EXTENDED|FORMATTED] [db_name.]table_name; 关键字 EXTENDED：显示表的所有元数据，通常只在debug时用到。 FORMATTED：使用表格形式显示所有表的元数据。 参数说明
regex_expression 数据库下的表名称。 注意事项 无。 示例 参考创建OBS表或者创建DLI表中的示例描述创建对应的表。 查看当前所在数据库中的所有表与视图。 1 SHOW TABLES; 查看testdb数据库下所有以test开头的表。 1 SHOW TABLES IN
Beeline是数据分析师和数据工程师的重要工具之一，适用于大规模数据处理的场景。Beeline提供了的SQL引擎，使得用户可以使用SQL的语言来执行数据查询、数据分析和管理任务。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通
使用Temporal join关联维表的最新分区 功能描述 对于随时间变化的分区表，我们可以将其读取为无界流，如果每个分区包含某个版本的完整数据，则该分区可以被视为时间表的一个版本，时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区（版本）。 最新分区（版本）由
详细的DLI创建数据库的语法可以参考创建DLI数据库。 create database testdb; 后续章节操作都需要在testdb数据库下进行操作。 DataSource和Hive两种语法创建OBS表的区别 DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存
使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列> 找到作业的所属队列> 更多> 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能连
使用Spark作业访问sftp中的文件，作业运行失败，日志显示访问目录异常 Spark作业不支持访问sftp，建议将文件数据上传到OBS，再通过Spark作业进行读取和分析。 上传数据到OBS桶：通过OBS管理控制台或者使用命令行工具将存储在sftp中的文件数据上传到OBS桶中。 S
first_value(col) 参数的数据类型 返回结果集中某列第一条数据的值。 last_value last_value(col) 参数的数据类型 返回结果集中某列最后一条数据的值。 lag lag (col,n,DEFAULT) 参数的数据类型 用于统计窗口内往上第n行值。
Superset是一个开源的数据探索和可视化平台，支持对数据进行快速、直观的探索，同时支持创建丰富的数据可视化和交互式仪表板。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通过将Superset与Kyuubi对接
BI提供了数据集成、数据仓库、报告和数据可视化等功能，能够将复杂的数据转换为易于理解和交互的可视化图表和仪表板，从而帮助企业做出基于数据的决策。 Kyuubi是一个分布式SQL查询引擎，它允许用户通过标准的SQL接口来访问和分析数据。 将Power BI与Kyuubi对接，通过Kyuubi访问DLI
优先推荐您使用控制台提供的“元数据来源”参数项进行配置。 Lakeformation 数据目录名称 配置Spark作业访问的数据目录名称。 此处选择的是在DLI管理控制台创建的数据目录，即DLI与Lakeformation默认实例下的数据目录的映射，该数据目录连接的是LakeForma
已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog，二是利用Flink来读写Hive的表。Overview
开启或关闭数据多版本 功能描述 DLI提供多版本功能，用于数据的备份与恢复。开启多版本功能后，在进行删除或修改表数据时（insert overwrite或者truncate操作），系统会自动备份历史数据并保留一定时间，后续您可以对保留周期内的数据进行快速恢复，避免因误操作丢失数据。其他多版本SQL语法请参考多版本备份恢复数据。
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行关联，以确定是否找
放式界面连接到各种数据源，创建交互式和共享式的数据可视化，从而将数据转化为可操作的见解。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通过将Tableau与Kyuubi对接，用户可以利用Kyuubi访
mat中出现多余的格式串，则只取第一个格式串对应的日期数值，其余的会被视为分隔符。例如isdate("1234-yyyy", "yyyy-yyyy")，会返回True。 last_day last_day(string date) DATE 返回date所在月份的最后一天，格式为
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