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在输入框中输入标签键名称。 说明： 标签的键的最大长度为128个字符，标签的键可以包含任意语种字母、数字、空格和_ . : +-@ ,但首尾不能含有空格，不能以_sys_开头。 标签值 您可以选择： 在输入框的下拉列表中选择预定义标签值。 在输入框中输入标签值。 说明： 标签
order02); 创建表orders_like04和orders_like05，它们都会包含同一个表order_partition的定义，但orders_like04不会包含分区键信息，而orders_like05会包含分区键的信息 CREATE TABLE order_partition(id
费。 如果购买的套餐包资源未覆盖使用的计费项，产生按需计费属于正常现象： 例如：在DLI申请了队列资源运行作业，并将数据存储在DLI表中，但仅购买了队列CU时套餐包，则DLI表按需计费。 父主题： 计费相关问题
字母、数字、空格和_ . : =+-@ ,但首尾不能含有空格，不能以_sys_开头。 value 是 String 标签的值。 说明： 标签值的最大长度为255个字符，标签的值可以包含任意语种字母、数字、空格和_ . : =+-@ ,但首尾不能含有空格。 响应消息 表4 响应参数说明
在输入框中输入标签键名称。 说明： 标签的键的最大长度为128个字符，标签的键可以包含任意语种字母、数字、空格和_ . : +-@ ,但首尾不能含有空格，不能以_sys_开头。 标签值 您可以选择： 在输入框的下拉列表中选择预定义标签值。 在输入框中输入标签值。 说明： 标签
大并行数为16，则计算单元为8CU。 如果不手动配置TaskManager资源，则单TM所占CU数默认为1，单TM slot数显示值为0，但实际上，单TM slot数值依据上述公式计算结果为2。 如果手动配置TaskManager资源，请依据上述公式计算配置，建议作业最大并行数为计算单元2倍为宜。
大并行数为16，则计算单元为8CU。 如果不手动配置TaskManager资源，则单TM所占CU数默认为1，单TM slot数显示值为0，但实际上，单TM slot数值依据上述公式计算结果为2。 如果手动配置TaskManager资源，请依据上述公式计算配置，建议作业最大并行数为计算单元2倍为宜。
ile digest是一个分位数的集合，当需要查询的数据落在某个分位数附近时，就可以用这个分位数做为要查询数据的近似值。它的精度可以调节，但更高精度的结果会带来空间的昂贵开销。 STRUCT 底层用ROW实现，参照ROW。 示例： -- 创建struct 表 create table
意语种字母、数字、空格和_ . : =+-@ ,但首尾不能含有空格，不能以_sys_开头。 标签值：在输入框中输入标签值。 说明： 标签值的最大长度为255个字符，标签的值可以包含任意语种字母、数字、空格和_ . : =+-@ ,但首尾不能含有空格。 单击“下一步”，在“扩缩容策
在输入框中输入标签键名称。 说明： 标签的键的最大长度为128个字符，标签的键可以包含任意语种字母、数字、空格和_ . : +-@ ,但首尾不能含有空格，不能以_sys_开头。 标签值 您可以选择： 在输入框的下拉列表中选择预定义标签值。 在输入框中输入标签值。 说明： 标签
grouping 列，除非它出现在聚合函数中。 即使没有 GROUP BY 子句，HAVING 的存在也会使查询变成一个分组查询。这与查询包含聚合函数但没有 GROUP BY 子句时的情况相同。查询认为所有被选中的行形成一个单一的组，并且 SELECT 列表和 HAVING 子句只能从聚合函数中引用列。如果
写字母。 建议 Spark批处理场景，对写入时延要求不高的场景，采用COW表。 COW表模型中，写入数据存在写放大问题，因此写入速度较慢；但COW具有非常好的读取性能力。而且批量计算对写入时延不是很敏感，因此可以采用COW表。 Hudi表的写任务要开启Hive元数据同步功能。 S
表数据清理使用。需用户自行在IAM创建名为dli_data_clean_agency的DLI云服务委托并授权。 该委托需新建后自定义权限，但委托名称固定为dli_data_clean_agency。 委托的权限策略示例请参考常见场景的委托权限策略。 其他自定义委托 自定义委托 使用Flink
示例2：使用通用队列，将Spark版本从Spark 2.4.x升级至Spark 3.3.1对数据表的版本有影响吗？ Spark 2.4.x通用队列支持V1表和V2表，但Spark3.3.x通用队列不支持V1表。 因此如需将Spark版本从Spark 2.4.x升级至Spark 3.3.1需经过以下步骤： 将Spark
作业非倒数第二个算子反压高（红色） 该场景说明性能瓶颈点在Vertex2算子，可以通过查看该算子描述，确认该算子具体功能，以进行下一步优化。 所有算子反压都正常（绿色），但存在数据堆积 该场景说明性能瓶颈点在Source，主要是受数据读取速度影响，此时可以通过增加Kafka分区数并增加source并发解决。 作
SQL 中的 INSERT / UPDATE / DELETE 消息编码为 Canal 格式的 JSON 消息，输出到 Kafka 等存储中。 但需要注意的是，目前 Flink 还不支持将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息。因此，Flink
Hive通用表是特定于Flink的。当使用HiveCatalog创建通用表时，只是使用HMS来持久化元数据。虽然这些表对Hive来说是可见的，但Hive不太可能理解元数据。因此，在Hive中使用这样的表会导致未定义的行为。 建议切换到Hive方言来创建Hive兼容表。如果您想用默认的
TBLPROPERTIES`和`ALTER TABLE ... SET TBLPROPERTIES`指定external属性，命令执行成功，但实际上external属性被静默忽略，表依然是managed table。 Spark3.3.x： 通过 `CREATE TABLE ...
方法1：推荐使用password类型跨源认证，并配置pwd_auth_name为跨源认证的名称，且语法中hosts字段值以http开头。 方法2：不使用跨源认证，但需要配置用户名username、密码password，且语法中hosts字段值以http开头。 若开启安全模式，开启https： 方法1：推
读取数据时，每一批次获取数据的记录数，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。 batchsize 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
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