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创建并提交SQL作业 SQL编辑器简介 SQL作业编辑器支持使用SQL语句执行数据查询操作。 支持SQL2003，兼容SparkSQL，详细语法描述请参见《数据湖探索SQL语法参考》。 在总览页面，单击左侧导航栏中的“SQL编辑器”或SQL作业简介右上角的“创建作业”，可进入“SQL
视图相关 创建视图 删除视图
创建Spark作业 Spark作业编辑页面支持执行Spark作业，为用户提供全托管式的Spark计算服务。 在总览页面，单击Spark作业右上角的“创建作业”，或在Spark作业管理页面，单击右上角的“创建作业”，均可进入Spark作业编辑页面。 进入Spark作业编辑页面，页面会提示系统将创建
使用Notebook实例提交DLI作业 Notebook是基于开源JupyterLab进行了深度优化的交互式数据分析挖掘模块，提供在线的开发和调试能力，用于编写和调测模型训练代码。
适用于数据仓库查询、报表生成、OLAP（在线分析处理）等场景。 Flink作业 专为实时数据流处理设计，适用于低时延、需要快速响应的场景。适用于实时监控、在线分析等场景。
compaction.async.enabled 否 false Boolean 是否开启在线压缩。 true：开启 false：关闭 建议关闭在线压缩，提升性能。
None 服务介绍 数据湖探索 DLI 介绍什么是数据湖探索 02:47 数据湖探索DLI产品介绍 功能介绍 数据湖探索 DLI 熟悉数据湖探索控制台 03:10 数据湖探索控制台介绍 操作指导 数据湖探索 DLI 介绍怎样创建提交SQL作业 07:36 数据湖探索SQL作业入门指导
在线生成SDK代码 【样例】 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 如图1所示。 图1 获取SDK代码示例
适用于实时监控、在线分析等场景。 Flink OpenSource作业：提交作业时可以使用DLI提供的标准的连接器（connectors）和丰富的API，快速与其他数据系统的集成。
Python SDK环境配置 操作场景 在进行二次开发时，要准备的开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 安装Python Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual
示例 该示例展示了一个经典的业务流水线，维度表来自 Hive，每天通过批处理流水线作业或 Flink 作业更新一次，kafka流来自实时在线业务数据或日志，需要与维度表连接以扩充流。 使用spark sql 创建 hive obs 外表，并插入数据。
value_at_quantile(qdigest(T), quantile) → T 描述：给定0到1之间的数字分位数，返回分位数摘要中的近似百分位值。
DWS Connector概述 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DLI将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。
Java SDK Java SDK概述 Java SDK环境配置 OBS授权 队列相关 资源相关 SQL作业相关 Flink作业相关 Spark作业相关 Flink作业模板相关
where_condition 格式 说明 语法 描述 where_condition where逻辑判断条件。 and 逻辑运算符：与。 or 逻辑运算符：或。 not 逻辑运算符：非。 ( 子逻辑判断条件开始。 ) 子逻辑判断条件结束。 condition 逻辑判断条件。 exists
默认情况下返回的字符串是一个摘要字符串，可能会为了可读性而省略某些细节。 如果 force_serializable 设置为 TRUE，则字符串表示可以保留在目录中的完整数据类型。请注意， 特别是匿名的内联数据类型没有可序列化的字符串表示。在这种情况下返回 NULL。
数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 推荐使用DWS服务自研的DWS Connector。
数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。
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