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| _col1 ------------------------|-------------- {1, 2.0} | {x=1, y=2.0} (1 row) --命名后的字段，可以通过域操作符"."访问 select col1.b from row_tb;
listAllBatchJobs - GET /v2.0/{project_id}/batches 查询批处理作业详情 - - GET /v2.0/{project_id}/batches/{batch_id} 查询批处理作业状态 getStateBatchJob - GET /v2.0/{project_i
5的前位数是偶数：舍 5的前位数是奇数：进 select bround(3.5); -- 4.0 select bround(2.5); -- 2.0 select bround(3.4); -- 3.0 bround(double x, int y) -> double 保留y位小数的银行家舍入法
"is_success": true, "message": "" } 上传分组资源。 接口相关信息 URI格式：POST /v2.0/{project_id}/resources {project_id}信息请从获取项目ID获取。 请求参数说明详情，请参见上传分组资源（废弃）。
参数v2的格式包括浮点数格式、整数格式。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 a为NULL，则返回NULL。 示例代码 返回4.0。 select greatest(1,2.0,3,4.0); 返回NULL。 select greatest(null); 父主题： 数学函数
"is_success": true, "message": "" } 创建增强型跨源连接。 接口相关信息 URI格式：POST /v2.0/{project_id}/datasource/enhanced-connections {project_id}信息请从获取项目ID获取。
v1、v2...为String类型时，返回报错。 所有参数都为NULL时，返回NULL。 示例代码 返回1.0。 select least(1,2.0,3,4.0); 返回NULL。 select least(null); 父主题： 数学函数
Prometheus通用集群不收费，AOM的计费项由自定义指标上报量、指标存储时长、数据转储量的费用组成。了解AOM计费模式与计费项。 AOM 2.0基于自定义指标上报量进行计费，了解计费规则。 仅支持AOM Prometheus for通用实例。 弹性资源池对接Prometheus实例
向kafka的相应topic中插入下列数据： 47.29.201.179 - - [28/Feb/2019:13:17:10 +0000] "GET /?p=1 HTTP/2.0" 200 5316 "https://domain.com/?p=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537
在DLI数据目录库下创建数据库和表请参考在DLI控制台创建数据库和表。 数据库 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。数据库通常用于存储、检索和管理结构化数据，由多个数据表组成，这些数据表通过键和索引相互关联。 表 表是数据库最重要的组成部分之一
----------------------------------------------- {2.0=4.0, 3.0=4.0, 7.0=4.0, 8.0=4.0, 9.0=4.0} (1 row) numeric_histogram(buckets
删除安全认证信息 DELETE /v2.0/{project_id}/datasource/auth-infos/{auth_info_name} dli:datasourceauth:dropAuth √ × 更新安全认证信息 PUT /v2.0/{project_id}/datasource/auth-infos
[{"x":1.0,"y":1.0},{"x":5.5,"y":2.0},{"x":8.200000000000001,"y":5.0}] Spark 3.3.1 [{"x":1,"y":1.0},{"x":5,"y":2.0},{"x":8,"y":5.0}] Spark3.3.x不再支持使用“0$”指定第一个参数
创建DLI表关联DCS 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联DCS上已有的Key。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 前提条件 创建DLI表
使用DLI提交SQL作业查询OBS数据 场景描述 DLI可以查询存储在OBS中的数据，本节操作介绍使用DLI提交SQL作业查询OBS数据的操作步骤。 本例新建“sampledata.csv”文件上传OBS桶，并新建弹性资源池队列，使用DLI创建数据库和表，使用DLI提供的SQL编辑器查询表的1000条数据。
使用DLI提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前，将程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。
数据湖探索简介 什么是数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、HetuEngine生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。
典型场景示例：创建弹性资源池并运行作业 本章节主要介绍从创建弹性资源池、创建增强型跨源、添加队列到弹性资源池并运行作业的一个完整流程，帮助您更好、更方便的使用弹性资源池。 图1 创建弹性资源池运行作业流程图 表1 创建新队列时绑定弹性资源池流程说明 阶段 说明 参考文档 步骤一：创建弹性资源池
使用DLI提交SQL作业查询RDS MySQL数据 操作场景 DLI可以查询存储在RDS数据库中的数据，本节操作介绍使用DLI提交SQL作业查询RDS MySQL数据的操作步骤。 本例创建RDS实例并新建数据库和表，创建DLI弹性资源池队列，通过增强型跨源连接打通DLI弹性资源池
使用DLI提交Flink Jar作业 操作场景 Flink Jar作业适用于需要自定义流处理逻辑、复杂的状态管理或特定库集成的数据分析场景。需要用户自行编写并构建Jar作业程序包，在提交Flink Jar作业前，将Jar作业程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。
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