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逻辑运算符 常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT，它们的运算结果有三个值，分别为TRUE、FALSE和NULL，其中NULL代表未知。优先级顺序为：NOT>AND>OR。 运算规则请参见表1，表中的A和B代表逻辑表达式。 表1 逻辑运算符 运算符 返回类型 描述 A AND B
I进行数据查询和分析 Superset是一个开源的数据探索和可视化平台，支持对数据进行快速、直观的探索，同时支持创建丰富的数据可视化和交互式仪表板。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通过将
配置PowerBI通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Power BI提供了数据集成、数据仓库、报告和数据可视化等功能，能够将复杂的数据转换为易于理解和交互的可视化图表和仪表板，从而帮助企业做出基于数据的决策。 Kyuubi是一个分布式SQL查询引擎，它允许用户通过标准的SQL接口来访问和分析数据。 将Power
解绑角色 功能描述 取消用户和角色的绑定。 语法格式 1 REVOKE ([db_name].role_name,...) FROM (user_name,...); 关键字 无。 注意事项 role_name和user_name必须存在，且user_name绑定了该role_name。
AOM服务提供的Prometheus监控是一种全面对接开源Prometheus生态的监控解决方案。它支持多种类型的组件监控，提供预置监控大盘和全面托管的Prometheus服务，通过Prometheus监控来统一采集、存储和显示监控对象的数据，适用于时间序列数据库的收集和处理，尤其适用于监控Flink作业场景。
窗口聚合是通过GROUP BY子句定义的，其特征是包含窗口表值函数产生的 “window_start” 和 “window_end” 列。和普通的 GROUP BY 子句一样，窗口聚合对于每个组会计算出一行数据。和其他连续表上的聚合不同，窗口聚合不产生中间结果，只在窗口结束产生一个总的聚合结果，另外，窗口聚合会清除不需要的中间状态。
percent_rank函数为窗口的ORDER BY子句所指定列中值的返回值，但以介于0和1之间的小数形式表示，计算方法为 (分组内当前行的RANK值-1)/(分组内总行数-1)。 使用限制 窗口函数的使用限制如下： 窗口函数只能出现在select语句中。 窗口函数中不能嵌套使用窗口函数和聚合函数。
建立DLI与共享VPC中资源的网络连接 共享VPC简介 共享VPC是通过资源访问管理服务（RAM）将本账号的VPC资源共享给其他账号使用。例如，账号A可以将自己账号下创建的VPC和子网共享给账号B。在账号B接受共享以后，账号B可以查看到共享的VPC和子网，并可以使用该共享VPC和子网创建资源。
SparkSQL建表参数规范 规则 建表必须指定primaryKey和preCombineField。 Hudi表提供了数据更新的能力和幂等写入的能力，该能力要求数据记录必须设置主键用来识别重复数据和更新操作。不指定主键会导致表丢失数据更新能力，不指定preCombineField会导致主键重复。
赋权：当前用户可将作业的权限赋予其他用户。 回收：当前用户可回收其他用户具备的该作业的权限，但不能回收该作业所有者的权限。 查看其他用户具备的权限：当前用户可查看其他用户具备的该作业的权限。 为已有权限的用户赋予权限或回收权限。 在对应作业“用户权限信息”区域的用户列表中，选择需要
HAVING HAVING HAVING与聚合函数和GROUP BY一起使用，来控制选在哪些组。HAVING能够在分组和聚合计算之后，过滤掉不满足给定条件的组。 例如： SELECT count(*), mktsegment, nationkey, CAST(sum(acctbal)
DLI弹性资源池与队列简介 DLI的计算资源是执行作业的基础，本节内容介绍DLI计算资源的模式和队列类型。 什么是弹性资源池和队列？ 在了解DLI计算资源模式前首先了解弹性资源池和队列的基本概念。 弹性资源池是DLI计算资源的一种池化管理模式，可以看做DLI计算资源的集合。DLI支持在弹性资
DLI通过流量限制、跨AZ容灾、备份恢复等技术方案，保障数据的持久性和可靠性。 流量限制：DLI通过设置流量控制机制，防止服务过载并保持服务的稳定性。 跨AZ容灾：DLI云服务采用跨可用区容灾部署，减少单点故障的风险，提高系统的可用性和弹性。 备份恢复：DLI自动化的备份策略和恢复计划，确保在发生故障时可以迅速恢复服务和数据。
配置DBT连接DLI进行数据调度和分析 DBT（Data Build Tool），是一款开源的数据建模和转换工具，运行在Python环境上。DBT连接DLI，用来定义和执行SQL转换，支持从数据集成、转换到分析的整个数据生命周期管理，适用于大规模数据分析项目和复杂的数据分析场景。 本节操作介绍DBT连接DLI的操作步骤。
流生态作业开发指引 流生态系统基于Flink和Spark双引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口，并且在此基础上做了特性增强和性能提升，为用户提供易用、低时延、高吞吐的数据湖探索。 数据湖探索的流生态开发包括云服务生态、开源生态和自拓展生态： 云服务生态 DLI服务在Stream
如果指定了ONLY参数，则结果集将限制为包含参数数量的前若干行。 如果指定了WITH TIES参数，则要求必须带ORDER BY子句。其结果集中包含符合条件的前若干行基本结果集以及额外的行。这些额外的返回行与基本结果集中最后一行的ORDER BY的参数一样： CREATE TABLE nation
赋权：当前用户可将跨源认证的权限赋予其他用户。 回收：当前用户可回收其他用户具备的该跨源认证的权限，但不能回收该跨源认证所有者的权限。 查看其他用户具备的权限：当前用户可查看其他用户具备的该跨源认证的权限。 修改当前用户的权限 登录DLI管理控制台。 单击“跨源管理 > 跨源认证”。
根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。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
标表的Schema信息匹配。即确保源表和目标表的数据类型和列字段个数相同，以避免插入失败。 如果目标表中的某些字段在SELECT子句中没有被指定，那么这些字段也可能被插入默认值或置为空值（取决于该字段是否允许空值）。 父主题： SQL作业开发类
使用ogg-json读取kafka中的ogg记录，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。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
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