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插入数据 1 sparkSession.sql("insert into dli_to_dws values(2,'John',24)") 查询数据 1 jdbcDF = sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show() 操作结果
tastore是否存在，如果该数据库存在则会导致Spark作业执行失败。 因此当Spark3.x的作业日志中如果出现一条访问catalog查询该数据库，并提示数据库不存在是为了确保Spark作业正常运行，无需执行其他操作。 父主题： Spark作业运维类
创建包含SELECT查询结果的新表。 使用CREATE TABLE创建空表。 使用IF NOT EXISTS子句时，如果表已经存在则不会报错。 可选WITH子句可用于设置新创建的表的属性，如表的存储位置（location）、是不是外表（external）等。 示例 用指定列的查询结果创建新
创建DLI表关联DDS 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联DDS上已有的collection。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 前提条件
name=xxx&age=25#teacher'); -- http url_extract_query(url)→ varchar 描述：提取url中的查询字符串。 select url_extract_query('http://www.example.com:80/stu/index.html
--等价写法: SHOW SCHEMAS IN hive LIKE 't%'; 如果匹配字符串中有字符与通配符冲突，可以指定转义字符来标识，示例为查询hive这个catalog下，schema_name前缀为“pm_”的所有schema，转义字符为“/”： SHOW SCHEMAS IN
计费概述 数据湖探索DLI的计费由不同的计费项组成，不同的计费项有不同的计费模式，如图1所示。 图1 DLI的计费组成 计费项 DLI的计费项包括计算计费、存储计费、扫描量计费。DLI的计费详情请参见DLI产品价格详情。您可以通过DLI提供的价格计算器，快速计算出购买资源的参考价格。
创建CSS跨源表的参数详情可参考表1。 插入数据 1 sparkSession.sql("insert into css_table values(3,'tom')") 查询数据 1 2 jdbcDF = sparkSession.sql("select * from css_table") jdbcDF.show()
迁移数据场景概述 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI，确保数据可以在DLI集中分析和管理，您可以通过云数据迁移服务CDM等迁移工具迁移数据至DLI，再使用DLI提交作业分析数据。 CDM支持数据库、数据仓库、文件等多种类型的数据源，通过可视化界面对数据源迁移任务进行配置，提高数据迁移和集成的效率。
Python开发环境配置 操作场景 在安装和使用Python SDK前，确保您已经完成开发环境的基本配置。 Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。
) CUBE ( column [, ...] ) ROLLUP ( column [, ...] ) 描述 从零个或多个表中检索行数据。 查询stu表的内容。 SELECT id,name FROM stu; 父主题： DQL 语法
sparkSession.sql("insert into css_table values(13, 'John'),(22, 'Bob')") 查询数据。 1 2 val dataFrame = sparkSession.sql("select * from css_table") dataFrame
timestamp_expression 时间戳，不能晚于当前时间，格式'yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSS' version_code 1.3.1中查询结果中的版本号 示例 RESTORE delta_table0 TO TIMESTAMP AS OF '2020-10-18T22:15:12
\"[PROCESS, UDF]\",\n \"input_operators_id\" : [ ]\n } ]\n}" } 为了便于查看返回体信息，我们将stream_graph格式化后如下所示： "jid": "65b6a7b0c1ad95b1722a92b49d2f6eba"
nation ,region WHERE nation.name=region.name; OUTER JOIN OUTER JOIN返回符合查询条件的行的同时也返回不符合的行，分为以下三类： 左外连接：LEFT JOIN或LEFT OUTER JOIN，表示以左表（nation）为
以使用多个聚合函数，比如count()，sum()，聚合函数中可以包含其他字段。 多列GROUP BY：指GROUP BY子句中不止一列，查询语句将按照GROUP BY的所有字段分组，所有字段都相同的记录将被放在同一组中，同样，GROUP BY中出现的字段必须在attr_expr
原因分析 DLI源表对应字段cir为double类型。 图1 创建源表 目标表对应字段类型为decimal(9,6)。 图2 创建目标表 查询源表数据，发现导致问题产生的记录ctr值为1675，整数位（4位）超出所定义的decimal精度（9 – 6 = 3位），导致double
算的随机值之间的比较）。结果中包含一行的概率与任何其他行无关。这不会减少从磁盘读取采样表所需的时间。如果进一步处理采样输出，则可能会影响总查询时间。 SELECT * FROM users TABLESAMPLE BERNOULLI (50); SYSTEM 此采样方法将表划分为
Table ------------- show_table1 show_table2 (2 rows) --同时满足多个条件，查询default中'show_'开头或者'in'开头的表 show tables in default like 'show$_%|in%'
java样例代码 开发说明 mongo只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 DDS即文档数据库服务，兼容MongoDB协议。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代
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