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隐式转换对照表 当数据类型不匹配时会隐式转换，但并是不是所有的数据类型都支持隐式转换。
当需要将来自不同源的数据进行集中存储和处理时，迁移数据至DLI可以提供一个统一的数据平台。 您可以参考使用CDM迁移数据至DLI迁移数据至DLI后再提交作业。 如果业务需求需要实时访问和处理来自不同数据源的数据，跨源访问可以减少数据的复制和延迟。
CROSS JOIN：对于左表的每一行数据，假设UDTF不产生输出，则这一行不进行输出。 LEFT JOIN：对于左表的每一行数据，假设UDTF不产生输出，这一行仍会输出，UDTF相关字段用null填充。
Spark作业运行大批量数据时上报作业运行超时异常错误 当Spark作业运行大批量数据时，如果出现作业运行超时异常错误，通常是由于作业的资源配置不足、数据倾斜、网络问题或任务过多导致的。
Hudi表的索引会决定数据存储方式，随意修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。
数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 推荐使用DWS服务自研的DWS Connector。
脏数据策略 作业出现脏数据时的处理策略。作业配置脏数据策略时显示该参数。 忽略。 抛出异常。 保存。 脏数据转储地址 “脏数据策略”选择“保存”时，保存脏数据的OBS路径。 创建时间 作业创建的具体时间。 更新时间 作业最近一次更新的时间。
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。
去重 功能描述 对在列的集合内重复的行进行删除，只保留第一行或最后一行数据。
数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息，请参见《数据接入服务用户指南》。
HBase支持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据存储。 利用DLI，用户可方便地将海量数据高速、低时延写入HBase。
HBase支持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据存储。 利用DLI，用户可方便地将海量数据高速、低时延写入HBase。
TPC-H的测试和度量指标 TPC-H 测试分解为3 个子测试：数据装载测试、Power测试和Throughput测试。建立测试数据库的过程被称为装载数据，装载测试是为测试DBMS装载数据的能力。装载测试是第一项测试，测试装载数据的时间，这项操作非常耗时。
示例 1 SHOW PRINCIPALS role1; 父主题： 数据权限相关
建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，数据读取多以日期做切分，读取一定时间段的数据。
DIS源表 功能描述 创建source流从数据接入服务（DIS）获取数据。用户数据从DIS接入，Flink作业从DIS的通道读取数据，作为作业的输入数据。
lateness_interval 表示窗口结束后延迟lateness_interval时长，继续统计在窗口结束后延迟时间内到达的属于该窗口的数据，而且在延迟时间内到达的每个数据都会更新输出结果。
lateness_interval 表示窗口结束后延迟lateness_interval时长，继续统计在窗口结束后延迟时间内到达的属于该窗口的数据，而且在延迟时间内到达的每个数据都会更新输出结果。
文档数据库服务DDS相关介绍请参考《文档数据库服务产品介绍》。 数据仓库服务GaussDB（DWS）相关介绍请参考《数据仓库服务产品介绍》。 MapReduce服务MRS相关介绍请参考《MapReduce服务产品介绍》。 云数据库RDS相关介绍请参考《云数据库服务产品介绍》。
Hbase源表 功能描述 创建source流从HBase中获取数据，作为作业的输入数据。
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