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识别符合Clustering条件的文件：根据所选的Clustering策略，调度逻辑将识别符合Clustering条件的文件。 根据特定条件对符合Clustering条件的文件进行分组。每个组的数据大小应为targetFileSize的倍数。分组是计划中定义的"策略"的一部分。
WHERE (rownum = 1 | rownum <=1 | rownum < 2)： 优化器通过 rownum = 1 | rownum <=1 | rownum < 2 来识别查询能否被翻译成窗口去重。
分组设置和组名称根据情况选择设置，方便后续识别和管理程序包。 单击“确定”，完成创建程序包。 创建UDF函数。 登录DLI管理控制台，单击“SQL编辑器”，执行引擎选择“spark”，选择已创建的SQL队列和数据库。
可以选择配置作业名称，便于识别和筛选。 配置”应用程序”，路径指向上一步上传至OBS的Spark jar包。 配置委托。选择提交DLI作业所需的委托。自定义委托请参考创建DLI自定义委托 。
分组设置和组名称根据情况选择设置，方便后续识别和管理程序包。 单击“确定”，完成创建程序包。 图11 创建程序包 创建DLI的UDTF函数。 登录DLI管理控制台，单击“SQL编辑器”，执行引擎选择“spark”，选择已创建的SQL队列和数据库。
分组设置和组名称根据情况选择设置，方便后续识别和管理程序包。 单击“确定”，完成创建程序包。 创建UDAF函数。 登录登录DLI管理控制台，创建SQL队列和数据库。 登录DLI管理控制台，单击“SQL编辑器”，执行引擎选择“spark”，选择已创建的SQL队列和数据库。
除了ROW类型的列，剩下的原子数据类型字段（比如，STRING, BIGINT）将被识别为HBase的rowkey，一张表中只能声明一个rowkey。rowkey字段的名字可以是任意的，如果是保留关键字，需要用反引号进行转义。
除了ROW类型的列，剩下的原子数据类型字段（比如，STRING, BIGINT）将被识别为HBase的rowkey，一张表中只能声明一个rowkey。rowkey字段的名字可以是任意的，如果是保留关键字，需要用反引号进行转义。
除了 ROW 类型的列，剩下的原子数据类型字段（比如，STRING, BIGINT）将被识别为 HBase 的 rowkey，一张表中只能声明一个 rowkey。rowkey 字段的名字可以是任意的，如果是保留关键字，需要用反引号。
除了 ROW 类型的列，剩下的原子数据类型字段（比如，STRING, BIGINT）将被识别为 HBase 的 rowkey，一张表中只能声明一个 rowkey。rowkey 字段的名字可以是任意的，如果是保留关键字，需要用反引号。
除了ROW类型的列，剩下的原子数据类型字段（比如，STRING, BIGINT）将被识别为 HBase的rowkey，一张表中只能声明一个rowkey。rowkey字段的名字可以是任意的，如果是保留关键字，需要用反引号。
分组设置和组名称根据情况选择设置，方便后续识别和管理程序包。 单击“确定”，完成创建程序包。 图12 创建程序包 步骤7：创建Spark Jar作业 登录DLI控制台，单击“作业管理 > Spark作业”。 在“Spark作业”管理界面，单击“创建作业”。
除了ROW类型的列，剩下的原子数据类型字段（比如，STRING, BIGINT）将被识别为 HBase的rowkey，一张表中只能声明一个rowkey。rowkey字段的名字可以是任意的，如果是保留关键字，需要用反引号。
所有的格式配置使用格式识别符作为前缀。
分组设置和组名称根据情况选择设置，方便后续识别和管理程序包。 单击“确定”，完成创建程序包。 图12 创建程序包 步骤7：创建Spark Jar作业 登录DLI控制台，单击“作业管理 > Spark作业”。 在“Spark作业”管理界面，单击“创建作业”。
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