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table1 ALTER COLUMN col_a COMMENT 'new comment' 系统响应 通过运行DESCRIBE命令，可显示修改的列。 父主题： Schema演进语法说明
`obs://bucket_name0/db0/delta_table0` add columns(new_col string); 系统响应 通过运行DESCRIBE命令，可显示新添加的列。 父主题： Schema演进语法说明
" } ] } 状态码 状态码如表5所示。 表5 状态码 状态码 描述 200 查询成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： 表相关API（废弃）
在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“作业管理”>“Flink作业”，进入Flink作业管理页面。 单击需要查看的作业名称，进入“作业详情”页面。 单击“标签”页签，显示当前作业的标签信息。 图1 管理作业标签 单击“添加/编辑标签”，弹出“添加/编辑标签”对话框。 在“添加/编辑标签”对话框中配置标签参数。
表头:无/有 当“文件格式”为“CSV”时该参数有效。设置导入数据源是否含表头。 选中“高级选项”，勾选“表头:无”前的方框，“表头:无”显示为“表头:有”，表示有表头；取消勾选即为“表头:无”，表示无表头。 - 自定义分隔符 当“文件格式”为“CSV”，勾选自定义分隔符前的方框时，该参数有效。
order 会与它们相关的 shipment 进行 join。 SELECT * FROM Orders o, Shipments s WHERE o.id = s.orderId AND o.ordertime BETWEEN s.shiptime - INTERVAL
order 会与它们相关的 shipment 进行 join。 SELECT * FROM Orders o, Shipments s WHERE o.id = s.orderId AND o.ordertime BETWEEN s.shiptime - INTERVAL
set("spark.redis.auth", "******") .set("spark.driver.allowMultipleContexts","true"); JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSpar
响应参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 create_time 是 Long 创建集群的时间。是单位为“毫秒”的时间戳。 description 否 String 集群的描述信息。 cu_count 是 Integer 与集群绑定的计算单元个数。 owner 是 String
order 会与它们相关的 shipment 进行 join。 SELECT * FROM Orders o, Shipments s WHERE o.id = s.orderId AND o.ordertime BETWEEN s.shiptime - INTERVAL
使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置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根据Kafka的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink
在对应作业的“操作”列，单击“Spark UI”，进入“Spark UI”页面。 在“Spark UI”页面，在上方菜单栏选择“SQL”。参考下图，根据作业ID，单击Description中的超链接。 图7 单击作业链接 查看对应作业的DAG图，判断是否有BroadcastNestedLoopJoin节点。 图8 作业的DAG图。
服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。
要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列> 找到作业的所属队列> 更多> 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
CHARGING_MODE_CU; String description = "test for sdk"; Queue queue = client.createQueue(qName, cu, mode, description); System.out.println("----------
String 创建弹性资源池的账号。 elastic_resource_pool_name 否 String 弹性资源池名称。 description 否 String 弹性资源池描述信息。 max_cu 否 Integer 配置的最大CU数。 min_cu 否 Integer 配置的最小CU数。
使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka的地址-->测试）。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
sparkContext().addFile("obs://桶名/地址/transport-keystore.jks"); sparkSession.sparkContext().addFile("obs://桶名/地址/truststore.jks"); //
"obs:bucket:GetBucketLocation", "obs:bucket:ListBucketMultipartUploads", "obs:bucket:GetBucketLogging",
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