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分组函数 在流处理表中的 SQL 查询中，分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性，且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。 对于批处理的 SQL 查询，分组窗口函数的 time_attr 参数必须是一个 TIMESTAMP 类型的属性。 表1 分组函数表
测试地址连通性 DLI提供的“测试地址连通性”用于验证DLI队列与目标地址之间的网络连通性。 常用于读写外部数据源场景，在配置了跨源连接后，检验DLI队列与绑定的跨源对端地址之间的通信能力。 测试队列与数据源地址连通性 登录DLI管理控制台，选择“资源管理 > 队列管理”。 在“
跨源分析 当DLI有访问外部数据源的业务需求时，首先需要通过建立增强型跨源连接，打通DLI与数据源之间的网络，再开发不同的作业访问数据源以实现DLI跨源分析。 本节操作介绍DLI支持的数据源对应的开发方式。 使用须知 Flink作业访问DIS，OBS和SMN数据源，无需创建跨源连接，可以直接访问。
返回小数部分，d位之后数字的四舍五入，d为int型。例如round(21.263,2)，返回21.26。 PI 所有数字类型 返回pi的值。 E() 所有数字类型 返回e的值。 RAND() 所有数字类型 返回一个0.0和1.0之间的随机double类型的数（包含0.0，不包含1.0）。
参考增强型跨源连接，在DLI上根据Doris所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。参考“修改主机信息”章节描述，在增强型跨源中增加MRS的主机信息。 设置Doris的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。分别根据Doris的地址测试队列连通性。
在DLI控制台创建数据库和表 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。
机信息”章节描述，在增强型跨源中增加MRS的主机信息。 设置Doris和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分别根据Doris和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MRS Dori
如果您需要对您所拥有的DLI资源进行精细的权限管理，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM），具体IAM使用场景可以参考权限管理概述。 如果华为云账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用DLI服务的其它功能。
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
DLI SDK与API的对应关系 OBS授权 表1 OBS授权相关API&SDK的对应关系表 Class Method Java Method Python Method API Authorize OBS授权 authorizeBucket - POST /v1.0/{proj
参考增强型跨源连接，在DLI上根据Doris所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。参考“修改主机信息”章节描述，在增强型跨源中增加MRS的主机信息。 设置Doris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分别根据Doris的地址测试队
实时入湖都是需要分钟内或者分钟级的高性能入湖，索引的选择会影响到写Hudi表的性能。在性能方面各个索引的区别如下： Bucket索引 优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持，Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。
对应API接口：自定义策略实际调用的API接口。 授权项：自定义策略中支持的Action，在自定义策略中的Action中写入授权项，可以实现授权项对应的权限功能。 依赖的授权项：部分Action存在对其他Action的依赖，需要将依赖的Action同时写入授权项，才能实现对应的权限功能。 IAM
并删除那些不满足WHERE子句条件的分区，适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源，导致Driver节点的内存不足，并触发频繁的Full GC。 在这种情况下，可以
不支持队列类型切换，如需使用其他队列类型，请重新购买新的队列。 不支持切换队列的计费模式。 队列不支持切换区域。 16CUs队列不支持扩容和缩容。 64CUs队列不支持缩容。 创建队列时，仅支持包年包月队列和按需专属队列选择跨AZ双活，且跨AZ的队列价格为单AZ模式下的2倍。 新创建的队列需要运行作业后才可进行扩缩容。
和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS和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分别根据DWS和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 连接DWS
详细的DLI创建数据库的语法可以参考创建DLI数据库。 create database testdb; 后续章节操作都需要在testdb数据库下进行操作。 DataSource和Hive两种语法创建OBS表的区别 DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存
在30秒内的订单数量，并根据窗口的订单id和窗口开启时间作为主键，将结果实时统计到JDBC中： 根据MySQL和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MySQL和kafka的地址测试队列
在30秒内的订单数量，并根据窗口的订单id和窗口开启时间作为主键，将结果实时统计到JDBC中： 根据MySQL和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MySQL和kafka的地址测试队列
请求费用：用户访问OBS中存储的静态网站文件时产生的请求费用。 流量费用：用户使用自定义域名通过公网访问OBS时产生的流量费用。 实际产生的费用与存储的文件大小、用户访问所产生的请求次数和流量大小有关，请根据自己的业务进行预估。 DLI 在创建SQL作业前需购买队列，使用DLI的队列资源时，按照队列CU时进行计费。
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