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HetuEngine是高性能的交互式SQL分析及数据虚拟化引擎，它与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询，并支持跨源跨域统一访问，使能数据湖内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine对Hudi仅支持select操作，即支持SELECT语法来查询Hudi表中的数据。 He
Capture）技术的缩写，它可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。 本示例通过创建PostgreSQL CDC源表来监控Postgres的数据变化，并将变化的数据信息插入到DWS数据库中。
Client将过滤条件传给HBase服务端进行处理，HBase服务端只返回用户需要的数据，提高了Spark SQL查询的速度。对于HBase不支持的过滤条件，例如组合Rowkey的查询，直接由Spark SQL进行。 支持查询下压的场景 数据类型场景 Int boolean short long double
expr 是 待计算返回结果的表达式。 ignore_nulls 否 BOOLEAN类型，表示是否忽略NULL值。默认值为False。 当参数的值为True时，返回窗口中第一条非NULL的值。 partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause
在DLI控制台删除表 根据实际使用情况，您可以通过删除表。 注意事项 具有正在运行中的作业的数据库或者表不能删除。 管理员用户、表的所有者和具有删除表权限的用户可以删除表。 数据表删除后，将不可恢复，请谨慎操作。 删除表 删除表的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面删除表。
什么是Archive Archive用户清理Hudi表的元数据文件（位于.hoodie目录下，格式为 ${时间戳}.${操作类型}.${操作状态}，比如20240622143023546.deltacommit.request）。对Hudi表进行的每次操作都会产生元数据文件，而元数据文件过多
BY：根据指定的字段进行分桶，支持单字段及多字段，不会在桶内进行排序。与SORT BY配合使用即为分桶后的排序。 注意事项 所排序的表必须是已经存在的，否则会出错。 举例 根据字段score对表student进行分桶。 1 2 SELECT * FROM student DISTRIBUTE BY score;
DLI数据多版本功能当前仅支持通过Hive语法创建的OBS表，具体建表SQL语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。 语法格式 恢复非分区表数据到指定版本的备份数据 RESTORE TABLE [db_name.]table_name TO VERSION 'version_id'; 恢复分区表的单个分区数据为指定版本的备份数据
TE BY 1”，可以将多个task生成的多个文件汇总为一个文件。 操作步骤 在管理控制台检查对应SQL作业详情中的“结果条数”是否正确。 检查发现读取的数据量是正确的。 图1 检查读取的数据量 确认客户验证数据量的方式是否正确。客户验证的方式如下： 通过OBS下载数据文件。 通
SHOW HISTORY命令查看表的备份数据。开启和关闭多版本语法请参考开启或关闭数据多版本。 DLI数据多版本功能当前仅支持通过Hive语法创建的OBS表，具体建表SQL语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。 语法格式 查看某个非分区表的备份数据信息 SHOW HISTORY
”栏可查看到连接的数据库信息。 通过新建的连接即可对DLI执行后续的数据查询相关工作。 步骤3：在DBeaver编写SQL查询 在DBeaver建立与DLI的连接后，即可在DBeaver编写SQL查询： 您可以在左侧的数据库导航面板中选择数据库对象，然后在中间的查询编辑器中编写SQL语句。
描述：给定0到1之间的数字分位数，返回分位数摘要中的近似百分位值。 values_at_quantiles(qdigest(T), quantiles) -> array(T) 描述：给定一组0到1之间的数字分位数，从分位数摘要中返回对应的近似百分位值组成的数组。 qdigest_agg(x)
Map 中的空 key 值。 示例 该示例是从kafka的一个topic中读取数据，并使用kafka sink将数据写入到kafka的另一个topic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
流。它会将INSERT/UPDATE_AFTER数据作为正常的Kafka消息写入，并将DELETE数据以value为空的Kafka消息写入（表示对应 key 的消息被删除）。Flink将根据主键列的值对数据进行分区，从而保证主键上的消息有序，因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。 前提条件
default 是 常量，默认值为NULL。 当offset指定的范围越界时的缺省值，需要与expr对应的数据类型相同。如果expr非常量，则基于当前行进行求值。 partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否
使用ogg-json读取kafka中的ogg记录，并输出到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
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4 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。
ASC/DESC：ASC为升序，DESC为降序，默认为ASC。 SORT BY：一般与GROUP BY一起使用，为PARTITION进行单列或多列的局部排序。 注意事项 所排序的表必须是已经存在的，否则会出错。 示例 根据字段score对表student在Reducer中进行升序排序。
default 是 常量，默认值为NULL。 当offset指定的范围越界时的缺省值，需要与expr对应的数据类型相同。如果expr非常量，则基于当前行进行求值。 partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否
添加数据源的相关配置。 驱动：上传下载的DLI JDBC驱动。 URL：后面填写DLI jdbc的URL，URL的格式见表2，属性配置项说明见表3。 指定数据库： “表结构模式”可填写需访问的数据库名称，如果填写，后续创建数据集时，刷新表，页面上只可见该数据库下的表。如果不填写
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