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HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。
数据湖探索（DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。
Privilege支持的权限类型可参见数据权限列表。
最大值集和最小值集都被视为是一种 Top-N 的查询。如果在批处理或流处理的表中需要显示出满足条件的 N 个最底层记录或最顶层记录， Top-N 查询将会十分有用。
选择用于存放DLI作业临时数据的桶，并单击“确定”。 完成设置后DLI作业运行过程中产生的临时数据将会存储在该OBS桶中。 图2 设置DLI作业桶 父主题： 准备工作
最大值集和最小值集都被视为是一种 Top-N 的查询。若在批处理或流处理的表中需要显示出满足条件的 N 个最底层记录或最顶层记录， Top-N 查询将会十分有用。
有效位位数并不取决于小数点位置 32位 1.40129846432481707e-45 ~3.40282346638528860e+38，正或负 FLOAT 用法说明： 分布式查询使用高性能硬件指令进行单精度或者双精度运算时，由于每次执行的顺序不一样，在调用聚合函数，比如SUM()，AVG()，特别是当数据规模非常大时
INTERVAL '1' DAY+INTERVAL '2' HOUR +INTERVAL '3' MINUTE +INTERVAL '4' SECOND ; _col0 ---------------- 1 02:03:04.000 (1 row) 父主题： 数据类型
怎样将老版本的Spark队列切换成通用型队列 当前DLI服务包括“SQL队列”和“通用队列”两种队列类型。 其中，“SQL队列”用于运行SQL作业，“通用队列”兼容老版本的Spark队列，用于运行Spark作业和Flink作业。 通过以下步骤，可以将老版本的“Spark队列”转换为新的
查看增强型跨源连接的基本信息 增强型跨源连接创建完成后您可以通过管理控制台查看和管理您的增强型跨源连接。 本节操作介绍在管理控制台如何查看增强型跨源连接基本信息，包括增强型跨源连接的是否支持IPv6、主机信息等。 查看增强型跨源连接的基本信息 登录DLI管理控制台。 选择“跨源管理
HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。
Spark作业运行大批量数据时上报作业运行超时异常错误 当Spark作业运行大批量数据时，如果出现作业运行超时异常错误，通常是由于作业的资源配置不足、数据倾斜、网络问题或任务过多导致的。
BI工具连接DLI方案概述 BI工具是数据分析的强大助手，提供数据可视化、报表生成和仪表板创建等功能。 DLI服务通过对数据的融合分析处理，可以为BI工具提供标准的、有效的高质量数据，供给后续的数据统计分析使用。
去重 功能描述 对在列的集合内重复的行进行删除，只保留第一行或最后一行数据。
LakeFormation资源权限支持列表与策略项 LakeFormation SQL资源权限支持列表 DLI支持SQL资源鉴权的操作列表请参考数据权限列表。 LakeFormation SQL资源权限支持列表请参考表1。
本示例将演示DLI直接对存储在OBS中的TPC-H数据集进行查询的操作，DLI已经预先生成了100M的TPC-H-2.18的标准数据集，已将数据集上传到了OBS的tpch文件夹中，并且赋予了只读访问权限，方便用户进行查询操作。
示例 输出Orders1和Orders2的并集，不包含重复记录。
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。
userDefined源表 功能描述 您可通过编写代码实现从云生态或者开源生态获取数据，再把获取到的数据作为Flink作业的输入数据。 前提条件 自定义source类需要继承类RichParallelSourceFunction，并指定数据类型为Row。
示例 1 SHOW PRINCIPALS role1; 父主题： 数据权限相关
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