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15及以上版本的跨源访问场景 推荐使用数据加密服务DEW来存储数据源的认证信息，为您解决数据安全、密钥安全、密钥管理复杂等问题。 具体操作请参考使用DEW管理数据源访问凭证。 使用DEW管理数据源访问凭证时，您还需要创建DLI云服务委托授予DLI访问其他服务（DEW）读取访问凭证。 SQL作业、Flink
<col2>,<col3>) as (<key1>,<key2>,...,<col1>, <col2>) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 num_keys 是 BIGINT类型。 BIGINT类型常量，值必须>=0。在转为多行时作为转置key的列的个数。
table-name' = '', 'connector.zookeeper.quorum' = '' ); 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 connector.type 是 connector的类型，只能为hbase connector.version 是 该值只能为1
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。
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
某公司用户A申请了256CUs的弹性资源池，并将1TB数据存放在DLI表中。该公司想要了解采用哪种计费模式才是性价比最优的方式。 数据湖探索服务目前支持三种作业：SQL作业，Flink作业和Spark作业。SQL作业的计费包括存储计费和计算计费，Flink作业和Spark作业的计费只有计算计费。
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
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]');
通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考”数据湖探索 DLI > 用户指南>
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。
字符码不一致导致数据乱码怎么办？ 在DLI执行作业时，为了避免因字符编码不一致导致的乱码问题，建议您统一数据源的编码格式。 DLI服务只支持UTF-8文本格式，因此在执行创建表和导入操作时，用户的数据需要以UTF-8编码。 在将数据导入DLI之前，确保源数据文件（如CSV、JSO
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。
0011 文件权限校验错误。 400 DLI.0012 资源对象不可用。 401 DLI.0013 用户认证错误。 401 DLI.0014 服务认证错误。 400 DLI.0015 Token解析错误。 400 DLI.0016 身份角色错误。 400 DLI.0018 数据转换错误。
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
wasNull() get系列方法 DatabaseMetaData API支持的常用方法签名 ResultSet getCatalogs() 在DLI服务中没有Catalog的概念，返回空的ResultSet。 ResultSet getColumns(String catalog, String
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