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只检查所需要的列并对它们的值执行计算，也就是说，只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项，因此可以显著减少磁盘上的存储。使用DLI可轻松将CSV格式数据转换为Parquet格式数据。 方案架构 将CSV格式的数据上传到对象存储服务OBS，使用DLI
select_statement; 关键字 CREATE VIEW：基于给定的select语句创建视图，不会将select语句的结果写入磁盘。 OR REPLACE：指定该关键字后，若视图已经存在将不报错，并根据select语句更新视图的定义。 注意事项 所要创建的视图必须是当
0~100 队列 5分钟 queue_disk_usage 队列磁盘使用率 展示用户队列的磁盘使用率。 该指标仅适用于普通队列。 0~100 队列 5分钟 queue_disk_used 队列磁盘使用率最大值 展示用户队列的磁盘使用率的最大值。 该指标仅适用于普通队列。 0~100 队列
SQL中的DayTimeIntervalType类型被映射到Apache Arrow的Duration类型。 Spark2.4.x：DayTimeIntervalType被映射到Apache Arrow的Interval类型。 Spark3.3.x：DayTimeIntervalType被映射到Apache Arrow的Duration类型。
提供了一套与表连接器（table connector）一起使用的表格式（table format）。 表格式是一种存储格式，定义了如何把二进制数据映射到表的列上。 表1 Flink支持格式 Formats 支持的Connectors CSV Kafka, Upsert Kafka, FileSystem
和FunctionHint 注解相关参数、类或方法来支持提取过程。 代码示例 Table（类似于 SQL 标准）是一种强类型的 API，函数的参数和返回类型都必须映射到 Table API 的数据类型，参见Table API数据类型。 如果需要更高级的类型推导逻辑，您可以在每个自定义函数中显式重写 getTypeInference(
和FunctionHint 注解相关参数、类或方法来支持提取过程。 代码示例 Table（类似于 SQL 标准）是一种强类型的 API，函数的参数和返回类型都必须映射到 Table API 的数据类型，参见Table API数据类型。 如果需要更高级的类型推导逻辑，您可以在每个自定义函数中显式重写 getTypeInference(
支持的类型 HiveCatalog支持所有Flink类型的通用表。 对于兼容Hive的表，HiveCatalog需要将Flink数据类型映射到相应的Hive类型。 表2 数据类型映射表 Flink数据类型 Hive数据类型 CHAR(p) CHAR(p) VARCHAR(p) VARCHAR(p)
Avro 类型的类型映射。 除了下面列出的类型，Flink 支持读取/写入 nullable 的类型。Flink 将 nullable 的类型映射到 Avro union(something, null)，其中 something 是从 Flink 类型转换的 Avro 类型。 表2 数据类型映射
Avro 类型的对应关系。 除了此处列出的类型之外，Flink 还支持读取/写入可为空（nullable）的类型。 Flink 将可为空的类型映射到 Avro union(something, null), 其中 something 是从 Flink 类型转换的 Avro 类型。 示例
Avro 类型的类型映射。 除了下面列出的类型，Flink 支持读取/写入 nullable 的类型。Flink 将 nullable 的类型映射到 Avro union(something, null)，其中 something 是从 Flink 类型转换的 Avro 类型。 表2 数据类型映射
mini-batch.allow-latency=xx table.exec.mini-batch.size=xx 使用超高IO本地盘规格机型，加速磁盘操作 group agg单点及数据倾斜调优 按天聚合计算或者group by key不均衡场景下，group聚合计算存在单点或者
在系统内，该类型是一个统一的IPv6地址。 对于IPv4的支持，是通过将IPv4映射到IPv6的取值范围（RFC 4291#section-2.5.5.2）来实现的。当创建一个IPv4时，会被映射到IPv6。当格式化时，如果数据是IPv4又会被重新映射为IPv4。 其他的地址则会按照RFC
样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行时计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
TUMBLE函数参数说明 参数 是否必选 说明 data 是 拥有时间属性列的表。 timecol 是 列描述符，决定数据的哪个时间属性列应该映射到窗口。 size 是 窗口的大小（时长） offset 否 窗口的偏移量。 示例 -- tables must have time attribute
Flink SQL作业类 怎样将OBS表映射为DLI的分区表？ Flink SQL作业Kafka分区数增加或减少，怎样不停止Flink作业实现动态感知？ 在Flink SQL作业中创建表使用EL表达式，作业运行提示DLI.0005错误怎么办？ Flink作业输出流写入数据到OBS
号下的DLI队列，执行自动实时监控、告警和通知操作。用户可以实时掌握队列中的运行作业网络流入速率、网络流出速率、CPU使用率、内存使用率、磁盘利用率、失败作业率、等待作业数等信息。还可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索数据湖探索服务产生的监控指标和告警信息。 关于
parquet.utc-timezone 否 false Boolean 使用 UTC 时区或本地时区在纪元时间和 LocalDateTime 之间进行转换。Hive 0.x/1.x/2.x 使用本地时区，但 Hive 3.x 使用 UTC 时区。 数据类型映射 目前，Parquet 格式类型映射与
安装DLI服务Python SDK。 选择SDK获取与安装获取的安装包，解压安装包。 将"dli-sdk-python-<version>.zip"解压到本地目录，目录可自行调整。 安装SDK。 打开Windows操作系统“开始”菜单，输入cmd命令。 在命令行窗口，进入“dli-sdk-python-<version>
jar_path 格式 无。 说明 jar包路径，该路径可以是本地路径也可以是HDFS路径。 父主题： 标示符
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