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考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subta
Flink Jar作业最小化提交是指Flink仅提交作业必须的依赖项，而不是整个Flink环境。通过将非Connector的Flink依赖项（以flink-开头）和第三方库（如Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc）的作用域设置为provided，可以确保这些依赖项不会被
属性访问函数说明 值接入函数 函数说明 tableName.compositeType.field 选择单个字段，通过名称访问Apache Flink复合类型（如Tuple，POJO等）的字段并返回其值。 tableName.compositeType.* 选择所有字段，将Apache Fl
属性访问函数说明 值接入函数 函数说明 tableName.compositeType.field 选择单个字段，通过名称访问Apache Flink复合类型（如Tuple，POJO等）的字段并返回其值。 tableName.compositeType.* 选择所有字段，将Apache Fl
表相关 创建DLI表 DLI提供创建DLI表的接口。您可以使用该接口创建数据存储在DLI内部的表。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 def create_dli_tbl(dli_client
ay，row，map，struct。其余的类型在数据查询和运算时支持。 通常情况下，大部分非复合数据类型都可以通过字面量加字符串的方式来输入，示例为添加了一个json格式的字符串： select json '{"name": "aa", "sex": "man"}';
1版本停止服务（EOS）后，不再提供该软件版本的任何技术服务支持。建议您在执行作业时选择新版本的Spark引擎，推荐使用DLI Spark 3.3.1版本。 正在使用DLI Spark 3.1.1版本的作业也请您尽快切换至新版本的Spark引擎，否则作业执行过程中出现的错误，不再提供该版本的任何技术服务支持。
2版本停止服务（EOS）后，不再提供该软件版本的任何技术服务支持。建议您在执行作业时选择新版本的Spark引擎，推荐使用DLI Spark 3.3.1版本。 正在使用DLI Spark 2.3.2版本的作业也请您尽快切换至新版本的Spark引擎，否则作业执行过程中出现的错误，不再提供该版本的任何技术服务支持。
通用队列操作OBS表如何设置AK/SK 如何查看DLI Spark作业的实际资源使用情况 将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？ 如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle
db_name 需要执行INSERT命令的表所在数据库的名称。 table_name 需要执行INSERT命令的表的名称。 part_spec 指定详细的分区信息。若分区字段为多个字段，需要包含所有的字段，但是可以不包含对应的值，系统会匹配上对应的分区。单表分区数最多允许100000个。
“default”的数据库。 示例 完整的SQL作业提交流程您可以参考《快速入门》中的《提交SQL作业》等章节描述。 队列是使用DLI服务的基础，执行SQL前需要先创建队列。具体可以参考《用户指南》中的“创建队列”章节。 在DLI管理控制台，单击左侧导航栏中的“SQL编辑器”，可进入SQL作业“SQL编辑器”页面。
的所有行。在没有ORDER BY的情况下，所有行都被视为对等行，因此未绑定的前导和当前行之间的范围等于未绑定的前导和未绑定的后续之间的范围。 例如：下面的查询将salary表中的信息按照每个部门员工工资的大小进行排序。 --创建数据表并插入数据 create table salary
FOLLOWING：定义窗口的上限，即窗口从当前行向后数num行处结束。 UNBOUNDED FOLLOWING：表示窗口没有上限。 ROWS BETWEEN…和RANGE BETWEEN…的区别： ROW为物理窗口，即根据ORDER BY子句排序后，取前N行及后N行的数据计算（与当前行的值无关，只与排序后的行号相关）。
default队列是系统预置的默认公共队列，主要用来体验产品功能。当多个用户通过该队列提交作业时，容易发生流控，从而导致作业提交失败。 解决方案 建议不要使用default队列提交作业，可以在DLI控制台新购买SQL队列来提交作业。 了解更多新建队列的操作指导请参考创建弹性资源池并添加队列。
考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subta
表示嵌套列全路径，嵌套列具体规则见ADD COLUMNS。 修改列名后自动同步到列comment中，comment的形式为：rename oldName to newName。 系统响应 通过运行DESCRIBE命令查看表列修改。 父主题： Schema演进语法说明
上传Jar包到OBS OBS控制台 将生成的UDTF函数Jar包文件上传到OBS目录下。 5 创建DLI的UDTF函数 DLI控制台 在DLI控制台的SQL作业管理界面创建使用的UDTF函数。 6 验证和使用DLI的UDTF函数 DLI控制台 在DLI作业中使用创建的UDTF函数。 操作步骤 新
N...ON...的连接，返回匹配的记录。语法格式中仅给出等式条件下的WHERE条件过滤，同时也支持不等式WHERE条件过滤。 注意事项 所要进行JOIN连接的表必须是已经存在的表，否则会出错。 隐式JOIN的命令中不含有JOIN...ON...关键词，而是通过WHERE子句作为连接条件将两张表连接。
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
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