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DLI将Flink作业的输出数据输出到数据仓库服务（DWS）中。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse
DLI将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse
注意事项 role_name和username必须存在，否则会报错。 示例 1 GRANT role1 TO user_name1; 父主题： 数据权限相关
all roles语句。 显示绑定到用户名为user_name1的所有角色。 1 SHOW ROLES user_name1; 父主题： 数据权限相关
LECT 示例 给用户user_name1授予数据库db1的删除数据库权限。 1 GRANT DROP_DATABASE ON databases.db1 TO USER user_name1; 给用户user_name1授予数据库db1的表tb1的SELECT权限。 1 GRANT
计算精确百分位数，适用于小数据量。先对指定列升序排列，然后取精确的第p位百分数。p必须在0和1之间。 percentlie_approx percentile_approx (colname,DOUBLE p) DOUBLE或ARRAY 计算近似百分位数，适用于大数据量。先对指定列升序排列，然后取第p位百分数对应的值。
values(MAP(ARRAY['foo','bar'],ARRAY[1,2])); --查询数据 select * from map_tb; -- {bar=2, foo=1} ROW ROW的字段可是任意所支持的数据类型，也支持各字段数据类型不同的混合方式。 --创建ROW表 create table
Hbase表导入数据，executor报错：RegionTooBusyException 问题现象 客户通过DLI跨源表向CloudTable Hbase导入数据，原始数据：HBASE表，一个列簇，一个rowkey运行一个亿的模拟数据，数据量为9.76GB。导入1000W条数据后作业失败。
添加Python包后，找不到指定的Python环境 添加Python3包后，找不到指定的Python环境。 可以通过在conf文件中，设置spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=python3，指定计算集群环境为Python3环境。 目前，新
聚合函数，比如SUM()，AVG()，特别是当数据规模非常大时，达到数千万甚至数十亿，其运算结果可能会略有不同。这种情况下，建议使用DECIMAL数据类型来运算。 可以使用别名来指定数据类型。 示例： --创建具有float类型数据的表 CREATE TABLE float_t1
LakeFormation资源权限支持列表与策略项 LakeFormation SQL资源权限支持列表 DLI支持SQL资源鉴权的操作列表请参考数据权限列表。 LakeFormation SQL资源权限支持列表请参考表1。 表1 LakeFormation SQL资源权限支持列表 资源类型
将该配置设置为“0”，以强制新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数据被“填充”到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。 为能够支持快速摄取的同时不影响查询性能，引入了Clustering服务来重写数据以优化Hudi数据湖文件的布局。 Cluster
db_name.tables.view_name 示例 显示用户user_name1在数据库db1上的权限。 1 SHOW GRANT USER user_name1 ON databases.db1; 父主题： 数据权限相关
e。 示例 取消用户user_name1和role1的绑定。 1 REVOKE role1 FROM user_name1; 父主题： 数据权限相关
BI工具是数据分析的强大助手，提供数据可视化、报表生成和仪表板创建等功能。 DLI服务通过对数据的融合分析处理，可以为BI工具提供标准的、有效的高质量数据，供给后续的数据统计分析使用。 通过连接到DLI，BI工具可以更加灵活的使用DLI访问和分析数据，帮助企业快速做出基于数据的决策。
partitions参数提高并行度 操作场景 Spark作业在执行shuffle类语句，包括group by、join等场景时，常常会出现数据倾斜的问题，导致作业任务执行缓慢。 该问题可以通过设置spark.sql.shuffle.partitions提高shuffle read
每个资源中的键名不能重复。 单击“确定”，完成数据库标签的添加。 如需删除标签，在标签列表中，单击操作列中“删除”可对选中的标签进行删除。 数据表标签管理 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“数据管理> 库表管理”。 单击数据库名称，查看数据库下的数据表。 在数据表的操作列，选择“更多> 标签”。
Plan一个一个去执行，一直到全部都执行完。 对于Merge-On-Read表，数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储，更新被记录到增量文件，然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件。Merge-On-Read表可减少数据摄入延迟，因而进行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义。
--创建具有TINYINT类型数据的表。 CREATE TABLE int_type_t1 (IT_COL1 TINYINT) ; --插入TINYINT类型数据 insert into int_type_t1 values (TINYINT'10'); --查看数据。 SELECT
(1 row) select BOOLEAN 't'; _col0 ------- true (1 row) 父主题： 数据类型
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