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condition 格式 说明 语法 描述 condition 逻辑判断条件。 > 关系运算符：大于。 >= 关系运算符：大于等于。 < 关系运算符：小于。 <= 关系运算符：小于等于。 = 关系运算符：等于。 <> 关系运算符：不等于。 is 关系运算符：是。 is not 关系运算符：不是。
√ √ √ √ CREATE_FUNCTION 创建函数 √ × √ √ DROP_FUNCTION 删除函数 √ × √ √ SHOW_FUNCTIONS 显示所有函数 √ × √ √ DESCRIBE_FUNCTION 显示函数详情 √ × √ √ 表 DROP_TABLE 删除表
quantity 进行定义，这个表达式可以包含物理列、常量、函数或变量的任意组合，但这个表达式不能存在任何子查询。 在 Flink 中计算列一般用于为 CREATE TABLE 语句定义 时间属性。 处理时间属性 可以简单地通过使用了系统函数 PROCTIME() 的 proc AS PROCTIME()
产生中间结果，只在窗口结束产生一个最终的结果。另外，窗口关联会清除不需要的中间状态。通常，窗口关联和 窗口表值函数 一起使用。而且，窗口关联可以在其他基于 窗口表值函数 的操作后使用，例如 窗口聚合，窗口 Top-N 和 窗口关联。目前，窗口关联需要在 join on 条件中包含两个输入表的
方案优势 数据免搬迁：DLI支持与多种数据源的对接，直接通过SQL建表就可以完成数据源的映射。 简单易用：直接使用标准SQL编写指标分析逻辑，无需关注背后复杂的分布式计算平台。 按需计费：日志分析按时效性要求按周期进行调度，每次调度之间存在大量空闲期。DLI按需计费只在使用期间收费，有效节约队列成本。
语法来创建临时表，通过该表存储临时数据，结束事务或者会话后该表数据自动清除。当前DLI是否支持该功能？ 解决措施：当前DLI不支持创建临时表功能，只能根据当前业务逻辑控制来实现相同功能。DLI支持的SQL语法可以参考创建DLI表。 可以本地连接DLI吗?支持远程工具连接吗？ 暂不支持。请在控制台提交作业。
DLI计算引擎版本生命周期 版本号说明 DLI计算引擎版本号：格式为计算引擎名称 x.y.z，其中计算引擎分为Flink和Spark，版本号具体含义如图1所示。 图1 DLI计算引擎版本号 版本支持情况 Flink计算引擎推荐版本：Flink 1.15。 Spark计算引擎推荐版本：
据业务情况选择。 勾选“异常自动恢复”和“从Checkpoint恢复”，根据自身业务情况选择重试次数。 配置“脏数据策略”，依据自身的业务逻辑和数据特征选择忽略、抛出异常或者保存脏数据。 选择“运行队列”。提交并运行作业。 登录云监控服务CES控制台，在“云服务监控”列表中找到“
insert_overwrite_table：动态分区执行insert overwrite，该操作并不会立刻删除全表做overwrite，会逻辑上重写hudi表的元数据，无用数据后续由hudi的clean机制清理。效率比bulk_insert + overwrite 高 upsert
据业务情况选择。 勾选“异常自动恢复”和“从Checkpoint恢复”，根据自身业务情况选择重试次数。 配置“脏数据策略”，依据自身的业务逻辑和数据特征选择忽略、抛出异常或者保存脏数据。 选择“运行队列”。提交并运行作业。 登录云监控服务CES控制台，在“云服务监控”列表中找到“
的专用Region。 可用区（AZ，Availability Zone）：一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 图1阐明了区域和可用区之间的关系。
需对这些队列分配和调整资源。了解DLI的队列类型请参考DLI队列类型。 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计算资源模式
子句，那么查询语句中的ORDER BY和LIMIT子句将以视图的结果为基础进行运算。 描述 使用SELECT查询结果创建新视图。视图是一个逻辑表，可以被将来的查询所引用，视图中没有数据。该视图对应的查询在每次被其他查询引用该视图时都会被执行。 如果视图已经存在，则可选ORREPL
对于增量不是很大的维度表，也可以采用非分区表。如果维度表的总数据量很大或者增量也很大，可以考虑采用某个业务ID进行分区，在大部分数据处理逻辑中针对大维度表，会有一定的业务条件进行过滤来提升处理性能，这类表要结合一定的业务场景来进行优化，无法从单纯的日期分区进行优化。事实表读取方
及聚合算子等内部状态的精确一致语义。同时，为了保证数据不重复，建议使用带主键数据库或者文件系统作为目标数据源，否则下游处理业务需要加上去重逻辑（最新成功Checkpoint记录位点到异常时间段内的数据会重复消费）。 图1 Flink作业配置参数 对于Flink Jar作业，您需要
方法二：大粒度分区（推荐），如果使用分区表则需要根据数据增长情况来计算，例如使用年分区，这种方式相对麻烦些但是多年后表无需重新导入。 方法三：数据老化，按照业务逻辑分析大的维度表是否可以通过数据老化清理无效的维度数据从而降低数据规模。 数据量非常小的事实表 这种可以在预估很长一段时间的数据增长量的前提
实时视图读取（SparkSQL为例）：直接读取元数据服务里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select (字段 or 聚合函数) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark jar作业为例）： Spark jar作业可以通过两种方式来读取Hudi表：Spark
在SELECT语句中使用DISTINCT关键字时，系统会在查询结果中去除重复的数据，确保结果的唯一性。 WHERE 指定查询的过滤条件，支持算术运算符、关系运算符和逻辑运算符。 where_condition 过滤条件。 GROUP BY 指定分组的字段，支持单字段及多字段分组。 col_name_list
板，便捷快速的执行SQL操作。 开发指导 Spark SQL语法参考 提供Spark SQL数据库、表、分区、导入及导出数据、自定义函数、内置函数等语法说明和样例指导。 使用Spark作业访问DLI元数据 提供Spark SQL作业开发的操作指引和样例代码参考。
dli:database:createView √ × 创建函数 POST /v1.0/{project_id}/jobs/submit-job，SQL语句调用 dli:database:createFunction √ × 描述函数 POST /v1.0/{project_id}/jo
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