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} LOG.debug(result); return result; } else { return "{}"; } } public static void main(String[]
ce非BIGINT类型或小于等于0时，返回报错。 source、pattern、start_position、occurrence或return_option值为NULL时，返回NULL。 示例代码 返回a。 select regexp_substr('a1b2c3', '[a-z]');
sk " + sk.length() + " token " + securityToken.length()); return value + "_demo"; } } Flink Jar作业获取作业委托凭证 package com.huawei.dli
createDatabase(dbName); System.out.println("create database:" + database); return database; } “default”为内置数据库，不能创建名为“default”的数据库。 删除数据库 DLI提供删除数据
风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField
position]五部分组成。 col_name：新增列名，必须指定。 给嵌套列添加新的子列需要指定子列的全名称： 添加新列col1到STURCT类型嵌套列users struct<name: string, age: int>，新列名称需要指定为users.col1。 添加新列
tableExpression: tableReference [, tableReference ]* | tableExpression [ NATURAL ] [ LEFT | RIGHT | FULL ] JOIN tableExpression [ joinCondition ] joinCondition:
默认值为“false”。 max_retry_times Integer 最大重试次数。最大值为“100”，默认值为“20”。 feature String 作业特性。表示用户作业使用的Spark镜像类型。 basic：表示使用DLI提供的基础Spark镜像。 custom：表示使用用户自定义的Spark镜像。
tableExpression: tableReference [, tableReference ]* | tableExpression [ NATURAL ] [ LEFT | RIGHT | FULL ] JOIN tableExpression [ joinCondition ] joinCondition:
tableExpression: tableReference [, tableReference ]* | tableExpression [ NATURAL ] [ LEFT | RIGHT | FULL ] JOIN tableExpression [ joinCondition ] joinCondition:
多介绍请参见错误码。 表5 错误码 错误码 错误信息 DLI.0015 Token info for token is null, return. DLI.0013 X-Auth-Token is not defined in request. It is mandatory. Please
field each time, and the return type is a Column type. val idCol = jdbcDF.col("id") /** * The drop() method returns a DataFrame object that
reserved LOCALTIME reserved reserved LOCALTIMESTAMP reserved reserved NATURAL reserved reserved NORMALIZE reserved reserved NOT reserved reserved
"THURSDAY", "FRIDAY", "SATURDAY" ], "activate": true, "last_execute_time":
RuntimeException("Failed to obtain temporary user credential"); } return credentialProviders.get(0); } } 父主题： Spark Jar作业开发指南
desc, columns, sortColumns); System.out.println(table); return table; } DataType.DECIMAL的默认精度为(10,0)，设置Decimal类型精度的方法如下： 1 Column
equals(jobStatus)) { System.out.println("Job finished"); return; } if (SparkJobStatus.DEAD.equals(jobStatus)) {
创建队列的标签信息，目前包括队列是否跨AZ的标签信息（Json字符串），且只支持值为“2”，即创建一个计算资源分布在2个可用区的双AZ队列。 feature 否 String 队列使用的镜像类型。支持以下两种类型： basic：基础型 ai：AI增强型（仅SQL的x86_64专属队列支持选择）
labels 否 String 创建队列的标签信息，目前包括队列是否跨AZ的标签信息的Json字符串。目前只支持值为“2”，即创建两个队列。 feature 否 String 队列的镜像类型。支持以下两种类型： basic：基础型 ai：AI增强型（仅SQL的x86_64专属队列支持选择） 默认值为“basic”。
SumUdfDemo extends UDF { public int evaluate(int a, int b) { return a + b; } } 编写调试完成代码后，通过IntelliJ IDEA工具编译代码并导出Jar包。 单击工具右侧的“Maven
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