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在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“程序包管理”。 在“程序包管理”页面，单击右上角“创建”可创建程序包。 在“创建程序包”对话框，参见表1设置相关参数。 图1 创建程序包 表1 参数说明 参数名称 描述 包类型 支持的包类型如下： JAR：用户jar文件 PyFile：用户Python文件
例如：(start_date <> '202007'), partitions(start_date < '201912') 示例 为了便于理解删除分区语句的使用方法，本节示例为您提供源数据，基于源数据提供删除分区的操作示例。 使用DataSource语法创建一个OBS表分区表。 创建了一个名为stud
如您的组织已经设定DLI的相关标签策略，则需按照标签策略规则为资源添加标签。标签如果不符合标签策略的规则，则可能会导致资源创建失败，请联系组织管理员了解标签策略详情。 以下介绍如何为队列添加标签、修改标签和删除标签。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“资源管理 > 队列管理”。 在对应队列的“操作”列，选择“更多”>“标签”。
如您的组织已经设定DLI的相关标签策略，则需按照标签策略规则为资源添加标签。标签如果不符合标签策略的规则，则可能会导致资源创建失败，请联系组织管理员了解标签策略详情。 以下介绍如何为队列添加标签、修改标签和删除标签。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“资源管理 > 弹性资源池”。 在对应队列的“操作”列，选择“更多>
TUMBLE窗口结束之前，可以根据设置的触发频率周期性地触发窗口，输出从窗口开始时间到当前周期时间窗口内的计算结果值，但不影响最终窗口输出值，从而在窗口结束前的每个周期都可以看到最新的结果。 提高数据的精确性 在窗口结束后，允许设置延迟时间。根据设置的延迟时间，每到达一个迟到数据，则更新窗口的输出结果
计算引擎 版本 Hudi版本 Spark 3.3.1 0.11.0 Flink 1.15 0.11.0 Hetu 2.1.0 0.11.0 如何判断队列支持的计算引擎版本：首先进入DLI的控制台界面，点击左侧菜单栏的”资源管理”-> ”队列管理”。在队列管理的界面筛选并选中需要查询
在DLI管理控制台左侧，选择“资源管理 > 队列管理”。 选择需要扩容的队列，单击“操作”列“更多”中的“弹性扩缩容”。 在“弹性扩缩容”页面，“变更方式”选择“扩容”，设置扩容的CU值。 图1 弹性扩容 确认费用无误后，单击“确定”。 弹性缩容 当计算业务较小，不需要那么大的队列规格时，可以通过手动变更队列规格来缩容当前队列。
partition_specs RENAME TO PARTITION partition_specs; 关键字 PARTITION：分区。 RENAME：重命名。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 table_name 表名称。 partition_specs 分区字段。 注意事项
命名表分区） ALTER_TABLE_RECOVER_PARTITION（恢复表分区） ALTER_TABLE_SET_LOCATION（设置分区的路径） SHOW_PARTITIONS（显示所有分区） SHOW_CREATE_TABLE（查看建表语句） TABLE上可以赋权/回收的权限：
automatic默认为true)。 Archive操作并不是每次写数据时都会触发，至少需要满足以下两个条件： Hudi表满足hoodie.keep.max.commits设置的阈值。如果是Flink写hudi至少提交的checkpoint要超过这个阈值；如果是Spark写hudi，写Hudi的次数要超过这个阈值。
Us需小于等于弹性资源池的剩余可用CUs，才可以确保作业任务的正常执行。 本节操作介绍查看弹性资源池计算资源使用情况、作业所需CU数的查看方法。 怎样查看弹性资源池的资源使用情况？ 登录DLI管理管理控制台。 选择“资源管理 > 弹性资源池”。 在弹性资源池的列表页查看资源池的“实际CUs”和“已使用CUs”。
分区列 numFiles 表的最新版本中的文件个数 sizeInBytes 表的最新快照的大小（以字节为单位） properties 为此表设置的所有属性 minReaderVersion 可以读取该表的最低Reader版本 minWriterVersion 可以写入该表的最低Writer版本
作为key的列类型保持不变，其余所有的列是STRING类型。 拆分成的行数以个数多的数组为准，不足的补NULL。 示例代码 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示例。创建表salary，并添加数据，命令示例如下： CREATE EXTERNAL TABLE
timestamp(3), time。 为了避免数据丢失或者数据被覆盖，开启作业异常自动重启，需要配置为“从checkpoint恢复”。 checkpoint间隔设置需在输出文件实时性、文件大小和恢复时长之间进行权衡，比如10分钟。 使用HDFS时需要绑定相应的跨源，并填写相应的主机信息。 使用hdfs
file_format为csv时，options参数可以参考表3。 注意事项 通过配置“spark.sql.shuffle.partitions”参数可以设置非DLI表在OBS桶中插入的文件个数，同时，为了避免数据倾斜，在INSERT语句后可加上“distribute by rand()”，可以增加处理作业的并发量。例如：
DISTINCT] query ALL和DISTINCT表示是否返回包含重复的行。ALL返回所有的行；DISTINCT返回只包含唯一的行。如果未设置，默认为DISTINCT。 INTERSECT query INTERSECT [DISTINCT] query INTERSECT仅返回
jar包冲突。用户提交的flink jar 与 DLI 集群中的hdfs jar包存在冲突。 处理步骤 1. 将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>h
转换过程会收集统计信息，以提升转换后的 Delta 表的查询性能。 如果提供表名，则元存储也将更新，以反映该表现在是 Delta 表。 注意事项 分区表转换需要设置参数spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled为false。
将表与表函数的结果进行 join 操作。左表（outer）中的每一行将会与调用表函数所产生的所有结果中相关联行进行 join 。 注意事项 针对横向表的左外部连接当前仅支持文本常量 TRUE 作为谓词。 示例 如果表函数返回了空结果，左表（outer）的行将会被删除 SELECT users, tag
下划线开头，且不能超过128字符。 var_value 是 String 全局变量值。 is_sensitive 否 Boolean 是否设置为敏感变量。默认为“false”。 响应消息 表3 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success 否 Boolean
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