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DLI SDK功能矩阵 SDK开发指南指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用DLI SDK提供的接口函数进行二次开发。 Java、Python SDK功能矩阵请参见表1 表1 SDK功能矩阵 语言 功能 内容 Java OBS授权 介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java
义的sink。 connector.class-name 是 sink函数的全限定类名。sink类的具体实现可以参考前提条件说明。 connector.class-parameter 否 sink函数其构造函数的参数，只支持一个String类型的参数。 注意事项 connector
DLI的计费组成 计费项 DLI的计费项包括计算计费、存储计费、扫描量计费。DLI的计费详情请参见DLI产品价格详情。您可以通过DLI提供的价格计算器，快速计算出购买资源的参考价格。 表1 DLI计费项 计费项 说明 计算计费 支持三种计费模式： 按照包年/包月的订购周期计费 根据计算资源使用量（CU时）按需计费。
Jar作业：允许用户提交编译为Jar包的Flink作业，提供了更大的灵活性和自定义能力。适合需要自定义函数、UDF（用户定义函数）或特定库集成的复杂数据处理场景。可以利用Flink的生态系统，实现高级流处理逻辑和状态管理。 Spark作业 Spark作业是指用户通过可视化界面和RESTful API提交的作业，支持提交Spark
中间结果。它会清除不需要的中间状态。 因此，窗口去重查询在用户不需要更新结果时，性能较好。通常，窗口去重直接用于窗口表值函数上。另外，它可以用于基于窗口表值函数的操作。比如窗口聚合，窗口TopN和窗口关联。 窗口Top-N的语法和普通的Top-N相同。 除此之外，窗口去重需要 PARTITION
tetime，为什么DLI中查出来的是时间戳呢？ Spark中没有datetime数据类型，其使用的是TIMESTAMP类型。 您可以通过函数进行转换。 例如： select cast(create_date as string), * from table where create_date>'2221-12-01
队列之间的计算资源支持共享。 通过合理设置队列的计算资源池分配策略，提高计算资源利用率。 DLI弹性资源池之间为物理集群隔离，同一个弹性资源池中的队列之间为逻辑隔离。 建议您对测试业务场景和生产业务场景分别创建弹性资源池，通过资源物理隔离的方式，保障资源管理的独立性和安全性。 DLI提供的弹性资源池规格如表1所示。
SQL类型作业完全兼容社区Flink版本，并在社区connector基础之上，新增了Redis、DWS(GaussDB)数据源类型。社区Flink SQL DDL/DML/函数等语法说明及限制可参考Table API & SQL。 Flink OpenSource SQL1.15语法请参考Flink OpenSource
并覆盖系统内置的函数。 IF NOT EXISTS 如果该函数已经存在，则不会进行任何操作。 LANGUAGE JAVA|SCALA Language tag 用于指定 Flink runtime 如何执行这个函数。目前，只支持 JAVA, SCALA，且函数的默认语言为 JAVA。
来选定。 窗口表值函数 Flink 支持在 TUMBLE， HOP 和 CUMULATE 上进行窗口聚合。 在流模式下，窗口表值函数的时间属性字段必须是事件时间或处理时间。关于窗口函数更多信息，参见 窗口表值函数（Windowing TVFs）。 在批模式下，窗口表值函数的时间属性字段必须是
使用DATABASE。 RESTRICT表示如果该database不为空（有表存在），DROP操作会报错，执行失败，RESTRICT是默认逻辑。 CASCADE表示即使该database不为空（有表存在），DROP也会级联删除下面的所有表，需要谨慎使用该功能。 参数说明 表1 参数说明
适合需要自定义函数、UDF（用户定义函数）或特定库集成的复杂数据处理场景。可以利用Flink的生态系统，实现高级流处理逻辑和状态管理。详细操作请参考创建Flink Jar作业。 适用于实时数据监控、实时推荐系统等需要快速响应的场景。 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。
管理Spark作业模板 操作场景 在创建Spark作业时，您可以在已有的Spark样例模板中进行修改，来实现实际的作业逻辑需求，节约编辑SQL语句的时间。 当前云平台尚未提供预置的Spark模板，但支持用户自定义Spark作业模板，本节操作介绍在Spark管理页面创建Spark模板的操作方法。
管理Flink作业模板 Flink模板包括样例模板和自定义模板。用户可以在已有的样例模板中进行修改，来实现实际的作业逻辑需求，节约编辑SQL语句的时间。也可以根据自己的习惯和方法自定义作业模板，方便后续可以直接调用或修改。 Flink模板管理主要包括如下功能： Flink SQL样例模板
histogram_numeric函数的返回值的类型不同 说明： Spark SQL中的histogram_numeric函数返回一个结构体数组（x,y），不同版本的引擎x的类型不同。 Spark2.4.x：Spark 3.2或更早版本中，x为double类型。 Spark3.3.x：x类型等于函数输入值的类型。
OBS控制台 将生成的UDTF函数Jar包文件上传到OBS目录下。 5 创建DLI的UDTF函数 DLI控制台 在DLI控制台的SQL作业管理界面创建使用的UDTF函数。 6 验证和使用DLI的UDTF函数 DLI控制台 在DLI作业中使用创建的UDTF函数。 操作步骤 新建Mave
Development Kit）是对DLI服务提供的REST API进行的作业提交的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用DLI SDK提供的接口函数即可实现使用提交DLI SQL和DLI Spark作业。 DLI支持的SDK分为SDK V3和DLI服务自行开发的SDK。 （推荐）DLI
ASC/DESC：ASC为升序，DESC为降序，默认为ASC。 ORDER BY：对全局进行单列或多列排序。与GROUP BY一起使用时，ORDER BY后面可以跟聚合函数。 注意事项 所排序的表必须是已经存在的，否则会出错。 示例 根据字段score对表student进行升序排序，并返回排序后的结果。 1 2
型转换，避免用户在使用时因强数据类型校验带来的不便。当前在插入数据（Insert）、条件判断（Where）、运算操作（+、-、*、/）以及函数调用（连接操作 ||）时能提供数据类型隐式转换功能。 父主题： 数据类型隐式转换
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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