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cume_dist() over([partition_clause] [orderby_clause]) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。
CAST(JSON'[null]'AS ARRAY(JSON));-- [JSON 'null'] is_json_scalar(json) → boolean 判断json是否为标量（即JSON数字、JSON字符串、true、false或null）： select is_json_scalar(json'[1,22]');
源池的最大CU。 同一队列不同扩缩容策略的时间段区间不能有交集。 弹性资源池队列中的扩缩容策略时间段仅支持整点的时间段设置，并且包含设置的开启时间，不包含设置的结束时间，例如设置时间段00-09，则时间段范围为：[00:00，09:00)。默认的扩缩容策略不支持时间段配置修改。
条记录进行取值。 但在批处理模式下，它在查询开始时计算一次，并对每一行使用相同的结果。 LOCALTIME TIME 返回本地时区的当前 SQL 时间，返回类型为 TIME(0)。在流模式下为每条记录进行取值。 但在批处理模式下，它在查询开始时计算一次，并对每一行使用相同的结果。
返回'v1' REGEXP(string1, string2) BOOLEAN 对指定的字符串执行一个正则表达式搜索，并返回一个BOOLEAN值表示是否找到指定的匹配模式。若找到，则返回TRUE。其中string1表示指定的字符串，string2表示正则表达式 若存在参数为null，则返回null
NOT EXISTS table_name (id STRING) USING parquet; 2. 执行show create table查看TBLPROPERTIES下的"verison"字段的值 "v1"为V1表；"v2"则为V2表。 如需修改V1表为V2表请提交工单联系客户支持获取操作帮助。
仅支持获取AK、SK、SecurityToken。 获取到AK、SK、SecurityToken后，请参考如何使用凭据管理服务替换硬编码的数据库账号密码查询凭据。 约束限制 仅支持Flink1.15版本使用委托授权访问临时凭证： 在创建作业时，请配置作业使用Flink1.15版本 已在作业中配
返回'v1' REGEXP(string1, string2) BOOLEAN 对指定的字符串执行一个正则表达式搜索，并返回一个BOOLEAN值表示是否找到指定的匹配模式。若找到，则返回TRUE。其中string1表示指定的字符串，string2表示正则表达式 若存在参数为null，则返回null
i支持跨分区进行数据更新，但Global索引性能较差一般不建议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，数据读取多以日期做切分，读取一定时间段的数据。
into opentsdb_test values('aaa', 'abc', '2021-06-30 18:00:00', 30.0)") 查询数据 result = sparkSession.sql("SELECT * FROM opentsdb_test") 通过DataFrame
写入数据时，每一批次写入数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 truncate 执行overwrite时是否不删除原表，直接执行清空表操作，取值范围： true false 默认为“false”，即在执行overwrite操作时，先将原表删除再重新建表。
表则需要根据数据增长情况来计算，例如使用年分区，这种方式相对麻烦些但是多年后表无需重新导入。 方法三：数据老化，按照业务逻辑分析大的维度表是否可以通过数据老化清理无效的维度数据从而降低数据规模。 数据量非常小的事实表 这种可以在预估很长一段时间的数据增长量的前提下使用非分区表预留稍宽裕一些的桶数来提升读写性能。
sql("INSERT INTO TABLE person VALUES ('John', 30),('Peter', 45)".stripMargin) 查询数据 1 sparkSession.sql("SELECT * FROM person".stripMargin).collect().foreach(println)
'connector.username' = '', 'connector.password' = '' ); 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 connector.type 是 数据源类型，‘jdbc’表示使用JDBC connector，必须为jdbc connector
'connector.username' = '', 'connector.password' = '' ); 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 connector.type 是 connector类型，需配置为'gaussdb' connector.url 是 jdbc
写入数据时，每一批次写入数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 truncate 执行overwrite时是否不删除原表，直接执行清空表操作，取值范围： true false 默认为“false”，即在执行overwrite操作时，先将原表删除再重新建表。
schema 中自动推导而得的。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka Elasticsearch 参数说明 表1 参数 是否必选 默认值 类型 说明 format 是 (none) String 声明使用的格式，这里应为'json'。 json.fail-on-missing-field
opentsdb_test values('futian', 'abc', '1970-01-02 18:17:36', 30.0)") 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from opentsdb_test").show() 返回结果： 通过DataFrame
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()
<default>]]) over([partition_clause] orderby_clause) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 expr 是 待计算返回结果的表达式。 offset 否 偏移量，BIGINT类型常量，取值大于等于0。值为0时表示当前行，为
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