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返回输入表达式的数据类型的字符串表示形式。默认情况下返回的字符串是一个摘要字符串，可能会为了可读性而省略某些细节。 如果 force_serializable 设置为 TRUE，则字符串表示可以保留在目录中的完整数据类型。请注意， 特别是匿名的内联数据类型没有可序列化的字符串表示。在这种情况下返回 NULL。
timestamp(3), time。 为了避免数据丢失或者数据被覆盖，开启作业异常自动重启，需要配置为“从checkpoint恢复”。 checkpoint间隔设置需在输出文件实时性、文件大小和恢复时长之间进行权衡，比如10分钟。 使用HDFS时需要绑定相应的跨源，并填写相应的主机信息。 使用hdfs
file_format为csv时，options参数可以参考表3。 注意事项 通过配置“spark.sql.shuffle.partitions”参数可以设置非DLI表在OBS桶中插入的文件个数，同时，为了避免数据倾斜，在INSERT语句后可加上“distribute by rand()”，可以增加处理作业的并发量。例如：
DISTINCT] query ALL和DISTINCT表示是否返回包含重复的行。ALL返回所有的行；DISTINCT返回只包含唯一的行。如果未设置，默认为DISTINCT。 INTERSECT query INTERSECT [DISTINCT] query INTERSECT仅返回
jar包冲突。用户提交的flink jar 与 DLI 集群中的hdfs jar包存在冲突。 处理步骤 1. 将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>h
// 设置两次checkpoint的最小间隔时间 streamEnv.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(60000); // 设置checkpoint超时时间
转换过程会收集统计信息，以提升转换后的 Delta 表的查询性能。 如果提供表名，则元存储也将更新，以反映该表现在是 Delta 表。 注意事项 分区表转换需要设置参数spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled为false。
在列名列表中的每一列，其值会设置为null。 如果没有指定列名列表，则query语句产生的列必须与将要插入的列完全匹配。 使用insert into时，会往表中追加数据，而使用insert overwrite时，如果表属性“auto.purge”被设置为“true”，直接删除原表数据，再写入新的数据。
Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。 canal-json.timestamp-format.standard 否 'SQL' String 指定输入和输出时间戳
下划线开头，且不能超过128字符。 var_value 是 String 全局变量值。 is_sensitive 否 Boolean 是否设置为敏感变量。默认为“false”。 响应消息 表3 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success 否 Boolean
storage_path 指定目录的完整FS绝对路径 space_consumed 返回文件/目录在集群中占用的实际空间，即它考虑了为集群设置的复制因子 quota 名称配额（名称配额是对当前目录树中的文件和目录名称数量的硬性限制） space_quota 空间配额（空间配额是对
RESTORE TABLE [db_name.]table_name TO initial layout; 关键字 SET TBLPROPERTIES：设置表属性，开启多版本功能。 UNSET TBLPROPERTIES：取消表属性，关闭多版本功能。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name
orderkey, orderstatus, totalprice / 4 AS quarter FROM orders 创建一个视图的同时设置表属性： create or replace view view1 comment 'the first view' TBLPROPER
跳转至“Spark作业编辑”页面，可根据需要修改参数，执行作业。 查找作业 在“Spark作业”页面，选择“状态”或“队列”。系统将根据设置的过滤条件，在作业列表显示符合对应条件的作业。 终止作业 在“Spark作业”页面，单击对应作业“操作”列中的“更多”>“终止作业”，可停止启动中和运行中的作业。
key不均衡场景下，group聚合计算存在单点或者数据倾斜问题，此时，可以通过将聚合计算拆分成Local-Global进行优化。配置方式为设置调优参数: table.optimizer.aggphase-strategy=TWO_PHASE count distinct优化 在count
2 可以为负数，使值的小数点左边的 integer2 位变为零。 此函数也可以传入只有一个 numeric1 参数且不设置 Integer2 以使用。 如果未设置 Integer2 则 Integer2 为 0。 例如 42.324.truncate(2) 为 42.32，42.324
Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。 json.timestamp-format.standard 否 'SQL' String 声明输入和输出的TIMESTAMP和TIMESTAMP
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包含在Jar作业中，从而实现最小化提交，避免依赖包与flink内核中依赖包冲突： 仅Flink
x：空值在CSV数据源中为""。 Spark3.3.x：空值在CSV数据源中无引号。 如需在Spark3.3.x版本中恢复Spark2.4.x的格式，可以通过设置spark.sql.legacy.nullValueWrittenAsQuotedEmptyStringCsv为 true来实现。 升级引擎版本后是否对作业有影响：
计费模式、CU范围、网段等配置。 创建弹性资源池并添加队列 步骤二：添加队列到弹性资源池 添加作业运行的队列到弹性资源池。具体内容包括： 设置弹性资源池队列的名称、队列类型等基本信息。 配置当前队列的扩缩容策略，包括队列策略的优先级、时间段、最大最小CU范围等配置。 创建弹性资源池并添加队列
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