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13:13:13,1997-04-25T14:14:14,{flink=123},123,{inner_map={key=234}},234) 各数据类型获取元素的方法： - map：map['key'] - array：array[index] - row：row.key array 的起始下标从
hoodie.bucket.index.num.buckets：Hudi表中每个分区划分桶的个数，每个分区内的数据通过Hash方式放入每个桶内。建表或第一次写入数据时设置后不能修改，否则更新数据会存在异常。 hoodie.bucket.index.hash.field：进行分桶时计算Hash
fault”，“数据库”选择“default”，单击“执行”。 SQL作业编辑窗口下方“查看结果”页签查看查询结果。 本示例使用系统预置的“default”队列和数据库进行演示，也可以在自建的队列和数据库下执行。 创建队列请参考创建队列。创建数据库请参考创建数据库。 后续指引 完
初始化DLI客户端 使用DLI Python SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端，示例代码如下。完整样例代码和依赖包说明请参考：Python
批量删除队列定时扩缩容计划（废弃） 功能介绍 该API用于批量删除队列定时扩缩容计划。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v1/{project_id}/queues/{queue_name}/plans/batch-delete
单个删除队列定时扩缩容计划（废弃） 功能介绍 该API用于删除指定ID的队列定时扩缩容计划。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： DELETE /v1/{project_id}/queues/{queue_name}/plans/{plan_id}
普通队列弹性扩缩容 前提条件 新创建的按需计费队列需要运行作业后才可进行弹性扩缩容。 本节操作仅适用于普通队列，不适用于弹性资源池队列。 约束与限制 16CUs队列不支持扩容和缩容。 64CUs队列不支持缩容。 目前只支持计费模式为“按需/CU时”和“按需/专属资源模式”的队列进行弹性扩缩容。
为什么SQL作业一直处于“提交中”？ SQL作业一直在提交中，有以下几种可能： 刚购买DLI队列后，第一次进行SQL作业的提交。需要等待5~10分钟，待后台拉起集群后，即可提交成功。 若刚刚对队列进行网段修改，立即进行SQL作业的提交。需要等待5~10分钟，待后台重建集群后，即可提交功。
值构建函数 函数说明 表1 值构建函数说明 值构建函数 函数说明 ROW(value1, [, value2]*) (value1, [, value2]*) 根据一系列值创建ROW ARRAY ‘[’ value1 [, value2 ]* ‘]’ 根据一系列值创建数组 MAP
属性访问函数 函数说明 表1 属性访问函数说明 值接入函数 函数说明 tableName.compositeType.field 选择单个字段，通过名称访问Apache Flink复合类型（如Tuple，POJO等）的字段并返回其值。 tableName.compositeType
表值函数 split_cursor string_split 父主题： 内置函数
值构建函数 函数说明 表1 值构建函数说明 值构建函数 函数说明 ROW(value1, [, value2]*) (value1, [, value2]*) 根据一系列值创建ROW ARRAY ‘[’ value1 [, value2 ]* ‘]’ 根据一系列值创建数组 MAP
属性访问函数 函数说明 表1 属性访问函数说明 值接入函数 函数说明 tableName.compositeType.field 选择单个字段，通过名称访问Apache Flink复合类型（如Tuple，POJO等）的字段并返回其值。 tableName.compositeType
值构建函数 函数说明 表1 值构建函数说明 值构建函数 函数说明 -- implicit constructor with parenthesis (value1 [, value2]*) 返回从值列表 (value1, value2, …) 创建的行。隐式行构造函数支持任意表达式作为字段，但至少需要两个字段。
表值函数 string_split 父主题： 内置函数
Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述：[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--
在DLI使用Delta提交Spark Jar作业 1. 添加如下依赖 <dependency> <groupId>io.delta</groupId> <artifactId>delta-core_2.12</artifactId> <version>2.3
本示例演示的操作需要跨源连接RDS外部数据源，所以需要创建跨源连接。如果作业不需要连接外部数据源，则该步骤可以跳过。 登录RDS控制台，创建RDS数据库实例。 具体操作请参见购买RDS for MySQL实例。 登录RDS实例后，单击“新建数据库”，创建名称为“test2”的数据库。 在“test2
跨源密码认证名称。跨源认证信息创建方式请参考《数据湖探索用户指南》>《跨源认证》。 encryption 使用跨源密码认证时配置为“true”。 table 对应Redis中的Key或Hash Key。 插入redis数据时必填。 查询redis数据时与“keys.pattern”参数二选一。
发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"} {"target":"flink","separator":"-"} {"target":"one-two-ww-three","separator":"-"} 即数据如下： 表2
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