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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
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
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。
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。
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
ST_ENVELOPE(geometry) 创建一个包含给定的地理空间几何元素的最小矩形。 ST_ENVELOPE(ST_CIRCLE(ST_POINT(1.0, 1.0), 2.0)) DLI提供丰富的对地理空间几何元素的操作和位置判断函数，具体的SQL标量函数介绍说明见表3。 表3 SQL标量函数表
iii. 此外，您还必须确保该云服务的实例与CDM集群所属的企业项目必须相同，如果不同，需要修改工作空间的企业项目。 本示例CDM集群的虚拟私有云、子网以及安全组和RDS MySQL实例保持一致。 步骤一：数据准备 RDS的MySQL的数据库实例上创建数据库和表。 登录RDS
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
创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka
创建RDS表 创建RDS/DWS表用于与输入流连接。 RDS的更多信息，请参见《关系型数据库用户指南》。 流表JOIN语法请参见流表JOIN。 前提条件 请务必确保您的账户下已在关系型数据库（RDS）里创建了PostgreSQL或MySQL类型的RDS实例。 如何创建RDS实例，请
单击“提交”完成弹性资源池的创建。 在弹性资源池的列表页，选择要操作的弹性资源池，单击操作列的“添加队列”。 配置队列的基础配置，具体参数信息如下。 表3 弹性资源池添加队列基础配置 参数名称 参数说明 配置样例 名称 弹性资源池添加的队列名称。 dli_queue_01 类型 选择创建的队列类型。
b已创建的DLI数据源连接。 资源队列 选择已创建的DLI SQL类型的队列。 数据库名称 选择DLI下已创建的数据库。当前示例为在DLI上创建数据库和表中创建的数据库名，即为“testdb”。 表名 选择DLI下已创建的表名。当前示例为在DLI上创建数据库和表中创建的表名，即为“tablecss”。
Format概述 Flink 提供了一套与表连接器（table connector）一起使用的表格式（table format）。 表格式是一种存储格式，定义了如何把二进制数据映射到表的列上。 表1 Flink支持格式 Formats 支持的Connectors CSV Kafka
ROLE db的DROP_ROLE权限 - SHOW ROLES db的SHOW_ROLES权限 - GRANT ROLES db的GRANT_ROLE权限 - REVOKE ROLES db的REVOKE_ROLE权限 - GRANT PRIVILEGE db或table的GRANT_PRIVILEGE权限
ROLE db的DROP_ROLE权限 - SHOW ROLES db的SHOW_ROLES权限 - GRANT ROLES db的GRANT_ROLE权限 - REVOKE ROLES db的REVOKE_ROLE权限 - GRANT PRIVILEGE db或table的GRANT_PRIVILEGE权限
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