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为redis的hash数据类型的field，该字段对应的值作为redis的hash数据类型的value。而当使用map时，会将flink中该字段值的key作为redis的hash数据类型的field，该字段值的value作为redis hash数据类型的value。其具体示例如下：
已参考Python SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化DLI客户端完成客户端DLIClient的初始化。 上传资源包 您可以使用DLI提供的接口上传资源包，示例代码如下。完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 1 2 3 4 5 6 def upload_resource(dli_client
UNION、INTERSECT和EXCEPT都是集合操作。都用来将多个SELECT语句的结果集合并成单个结果集。 UNION UNION将第一个查询的结果集中的所有行与第二个查询的结果集中的行合并。 query UNION [ALL | DISTINCT] query ALL和DISTINCT
描述：提取函数用于从HTTP URL（或任何符合RFC 2396标准的URL）中提取内容。 [protocol:][//host[:port]][path][?query][#fragment] 提取的内容不会包含URI的语法分割符，比如“：”或“？”。 url_extract_fragment(url)
DLI对接LakeFormation功能的使用依赖于“湖仓构建”服务的上线状态，如需了解“湖仓构建”服务的上线范围请参考全球产品和服务。 操作流程 图1 操作流程 约束限制 在表1中提供了支持对接LakeFormation获取元数据的队列和引擎类型。 查看队列的引擎类型和版本请参考查看队列的基本信息。 表1
oken信息，获取Token的详细步骤如下。 发送POST https://<IAM_Endpoint>/v3/auth/tokens，请参见地区和终端节点，获取命令中IAM的Endpoint及消息体中的区域名称。 请求内容示例如下。 下面示例代码中的斜体字需要替换为实际内容，详
已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog，二是利用Flink来读写Hive的表。Overview
创建DLI连接Kafka的增强型跨源连接 在Kafka管理控制台，选择“Kafka专享版”，单击对应的Kafka名称，进入到Kafka的基本信息页面。 在“连接信息”中获取该Kafka的“内网连接地址”，在“基本信息”的“网络”中获取获取该实例的“虚拟私有云”和“子网”信息，方便后续操作步骤使用。
数据，非结构化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼，是用户非常关注的话题。 优势 提供地理专业算子：支持全栈Spark能力，具备丰富的Spark空间数据分析算法算子，全面支持结构化的遥感影像数据、非结构化的三维建模、激光
获取MRS集群全部节点的ip和域名映射，在DLI跨源连接修改主机信息中配置host映射。 如何添加IP域名映射，请参见《数据湖探索用户指南》中“修改主机信息”章节。 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka Broker节点的hostname和IP的对应关系添加到DLI队列中。Kafka
wkey指定的字段只有一个的时候，该字段的类型可以是支持的所有数据类型，并且不需要填写长度。 在组合Rowkey的场景中 插入Rowkey数据时，如果某个属性的实际数据的长度比属性作为Rowkey时指定的长度要短，则会在数据后面补'\0'字符；如果某个属性的实际数据的长度比属性作
modelfile：用户AI模型文件 paths：对应资源包的OBS路径，参数构成为：{bucketName}.{obs域名}/{jarPath}/{jarName}。 description：资源包描述信息。 查询所有资源包 DLI提供查询资源列表接口，您可以使用该接口并选择相应的资源来执行作业。示例代码如下：
该非主键字段需要为map类型，同时该字段map的value需要为double类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。
步骤1：创建队列：创建DLI作业运行的队列。 步骤2：创建RDS MySQL数据库和表：创建RDS MySQL的数据库和表。 步骤3：创建DWS数据库和表：创建用于接收数据的DWS数据库和表。 步骤4：创建增强型跨源连接：DLI上创建连接RDS和DWS的跨源连接，打通网络。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink
该非主键字段需要为map类型，同时该字段map的value需要为double类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。
容，显著提升扩缩容的成功率和操作效率。 在全天的任意一个时间段内，弹性资源池中所有队列的最小CU数之和必须小于等于弹性资源池的最小CU数。 在全天的任意一个时间段内，弹性资源池中任意一个队列的最大CU必须小于等于弹性资源池的最大CU。 同一队列不同扩缩容策略的时间段区间不能有交集。
EXTERNAL FUNCTION qualified_function_name; 描述 显示所有内置函数的定义信息。 显示所有JAVA函数的描述信息。 显示给定函数的定义信息。 示例 SHOW functions; --使用LIKE子句 show functions like
和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据DWS和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 连接DWS
配置Beeline通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Beeline是数据分析师和数据工程师的重要工具之一，适用于大规模数据处理的场景。Beeline提供了的SQL引擎，使得用户可以使用SQL的语言来执行数据查询、数据分析和管理任务。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使用
X版本时，该参数只需要填写index即可。 pushdown CSS的下压功能是否开启，默认为“true”。包含大量IO传输的表在有where过滤条件的情况下能够开启pushdown降低IO。 strict CSS的下压是否是严格的，默认为“false”。精确匹配的场景下比pushdown降低更多IO。 batch
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