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创建表： create table user_info(id string,name string,gender string,age int,addr string); 插入表数据： insert into table user_info(id,name,gender,age,addr
'host' = '192.168.4.199', 'port' = '6379', 'passwdauth' = 'xxx', 'encryption' = 'true', 'keys.pattern' = 'p*:*', 'key.column' = 'id
) or ts >= 1009L', order => 'ts'); call run_clustering(path => 'obs://bucket/path/hudi_test2', predicate => "dt = '2021-08-28'", order => 'id
表1 Spark 3.3.1-3.0.0版本SQL不支持的Delta表相关开源语法 不支持的语法 示例 ALTER TABLE REPLACE COLUMNS替换列 alter table table0 replace columns(id1 int,name1 string);
日志信息的保存路径为：“桶名/jobs/logs/作业id开头的目录”。 注意： 该参数建议勾选，否则作业运行完成后不会生成运行日志，后续如果作业运行异常则无法获取运行日志进行定位。 勾选后需配置下列参数： “OBS桶”：选择OBS桶用于保存用户作业日志信息。
DOUBLE, classNo INT ) with ( 'connector' = 'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.name.kind' = 'random', --为字段user_id
overwrite table_name partition(part_key='part_value') select ...报错DLI.0005: DeltaAnalysisException: Partition column `dt` not found in schema [id
创建了一个名为student的OBS分区表，表中有学生学号（id），学生姓名（name），学生院系编号（facultyNo）和学生班级编号（classNo），该表使用学生院系编号（facultyNo）和学生班级编号（classNo）进行分区。
`tabletest` ( `id` VARCHAR(32) NOT NULL, `name` VARCHAR(32) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARACTER SET = utf8mb4
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，具体操作请参考初始化DLI客户端 Python SDK列表 表1 Python SDK列表 类型 说明 队列相关 介绍查询所有队列的Python SDK使用说明
orc.stripe.size 67108864 presto_query_id
≥0 弹性资源池 5分钟 维度 表2 维度 Key Value queue_id 队列 flink_job_id Flink作业 通过云监控服务CES查看DLI监控指标 在管理控制台搜索“云监控服务”。 进入云监控服务的控制台后，在左侧列表中，单击“数据湖探索”。
示例 create table if not exists parquet_table0 (id int,name string,price double) using parquet location 'obs://bucket_name0/db0/parquet_table0'
password" ], "catalog": [ { "endpoints": [ { "region_id
1 2 3 4 5 create table testobstable( id varchar(128), external_data varchar(16), dt varchar(16) ) using JSON OPTIONS (path 'obs://bucketName
获取EndPoint DLI所在的项目ID 项目编号，用于资源隔离。 获取项目ID DLI区域信息 DLI所属区域信息 地区和终端节点 步骤1：配置YongHong BI新建DLI数据连接 启动YongHong BI。 在YongHong BI界面的单击“添加数据源”。
ELSE NULL END) AS app_uv 可调整为 COUNT(DISTINCT user_id) FILTER(WHERE flag IN ('android', 'iphone')) AS app_uv 维表join优化 维表join根据左表进入的每条记录join关联键
CREATE SINK STREAM car_info (id INT, name STRING) WITH ( type = "rds", region = "", /* 根据情况修改为当前的region ID*/ 'pwd_auth_name'="xxxxx", /
SQLContext(javaSparkContext); 通过DataFrame API 访问 读取json数据为DataFrame JavaRDD<String> javaRDD = javaSparkContext.parallelize(Arrays.asList("{\"id
同时不能使用任何产生主键的语法，例如insert into clickhouseSink select id, cout(*) from sourceName group by id。
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