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表生命周期 DLI表数据的生命周期管理功能（dli.lifecycle.days），指表（分区）数据从最后一次更新的时间算起，在经过指定的时间后没有变动，则此表（分区）DLI自动回收。这个指定的时间就是生命周期。生命周期管理功能方便您释放存储空间，简化回收数据的流程。
视图表 视图表（View）是一种虚拟表，它不存储实际的数据，而是根据定义的查询逻辑动态生成数据。视图通常用于简化复杂的查询，或者为不同的用户或应用提供定制化的数据视图。 视图表可以基于一个或多个表创建，提供了一种灵活的方式来展示数据，而不影响底层数据的存储和组织。
'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3 ); create table printSink(message
'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3 ); create table printSink(message
spark.executor.memory * spark.executor.memoryOverheadFactor 最小值为384M， 即当spark.executor.memory * spark.executor.memoryOverheadFactor的值小于384M时系统自动配置为
如果建表时不指定该参数，驱动会自动通过ClickHouse的url提取。 如果建表时指定该参数，则该参数值固定为“ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver”。 connector.username 否 访问ClickHouse数据库的账号。
Penglai', 'abc', '2021-06-30 18:00:00', 30.0)"); 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from opentsdb_new_test").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码文件生成
"insert into dli_to_dws values(3,'Liu'),(4,'Xie')"); 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码文件生成
而弹性资源池缩容可能会触发缩容含有shuffle数据的节点，会导致Spark Task重算，引起Spark作业和SQL作业内部自动重试，当作业重试超过限制会导致作业执行失败，需用户重新执行作业。 Spark2.3版本作业需要升级作业版本后才能支持运行中动态缩容功能。
如果只设置了扩容，在“有效期”结束之后，系统不会自动缩容，需要手动修改或设置缩容定时任务。反之亦然。即为单次执行定时扩缩容。 如果同时设置了扩容和缩容，在有效期内会按照设定扩缩容，在“有效期”结束之后，将保持最后一次设定的队列规格。 实际CUs 队列扩容或缩容前的规格。
Color 函数 bar(x, width) 描述：使用默认的低频红色和高频绿色渲染ANSI条形图中的单个条形。例如，如果将25％的x和40的宽度传递给此函数。将绘制一个10个字符的红色条形，后跟30个空格，以创建一个40个字符的条形。 bar(x, width, low_color
单击“SQL编辑器”页面左侧的“数据库”页签，选择新创建的表table1，双击表，在右侧编辑窗口中，自动输入SQL查询语句，例如查询table1表的1000条数据： select * from db1.table1 limit 1000; 单击“执行”，系统开始查询。
sparkSession.sql("insert into dli_to_rds values (1,'John',24)"); 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from dli_to_rd").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码生成
怎样查看DLI的数据扫描量？ 登录DLI管理控制台。 选择“作业管理 > SQL作业”。 筛选执行队列为default队列，查看相应的作业。 单击展开作业，查看已扫描的数据。如图1所示。 图1 查看作业扫描量 父主题： 计费相关问题
view_properties 格式 无。 说明 视图的属性列表，以key=value的形式表示，key为property_name，value为property_value，列表中每组key=value之间用逗号分隔。 父主题： 标示符
但是调度compaction.schedule.enabled仍然建议开启，之后可通过离线异步压缩，执行阶段性生成的压缩plan。
sparkSession.sql("insert into testhbase values('95274','abc','Hongkong')"); 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from testhbase").show(); 提交Spark作业 将写好的代码文件生成
auto_recovery Boolean 是否开启重试功能，如果开启，可在Spark作业异常失败后自动重试。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。
"opentsdb-3xcl8dir15m58z3.cloudtable.com:4242" sparkSession.read.format("opentsdb").options(map.toMap).load().show() 返回结果： 提交Spark作业 将写好的代码生成
假设平台已经将每个商品的订单信息实时写入Kafka中，这些信息包括订单ID、订单生成的渠道(即web方式、app方式等)、订单时间、订单金额、折扣后实际支付金额、支付时间、用户ID、用户姓名、订单地区ID等信息。
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