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-- name=xxx&age=25 编码函数 url_encode(value) → varchar 描述：对value进行转义处理，以便可以安全地将其包含在URL查询参数名和值中： 字母字符不会被编码。 字符 ., -, * 和 _不会被编码。 ASCII 空格字符会被编码为+
作。 覆盖指定路径：在指定目录下新建文件，会删除已有文件。 表头:无/有 设置导出数据是否含表头。 单击“确定”即可导出数据。 （可选）您可以在“作业管理”>“SQL作业”页面查看导出作业的“状态”、“执行语句”等信息。 在“作业类型”中选择“EXPORT”，输入导出数据的时间段，即可查询出对应条件下的作业列表。
按照存储在DLI服务中的数据存储量（单位为“GB”）收取存储费用。 适用于在DLI 存储表数据的场景，例如时延敏感类的业务将表存储在DLI，使用存储量套餐包可以节省存储费用。 存储套餐的额度每个小时会重置。 判断套餐包额度是否超出 如果当月使用量超出已购买套餐包的额度，超出部分将自动转为按需计费。怎样查看套餐包资源的使用情况？
析DLI中的数据的操作步骤。 操作流程 图1 操作流程 步骤1：安装并配置Kyuubi连接DLI：安装并配置Kyuubi，确保Kyuubi可以连接到DLI。 步骤2：配置ODBC连接Kyuubi：安装ODBC驱动，配置ODBC驱动连接到Kyuubi服务器。 步骤3：配置Power
aggregate | true | (2 rows) --如果匹配字符串中有字符与通配符冲突，可以指定转义字符来标识，示例为查询default这个schema下，table_name前缀为＂t_＂ 的所有table，转义字符为＂\＂: SHOW
Managers”，单击对应的任务名称，选择“Stdout”查看作业运行日志。 方法二：若在提交运行作业前“运行参数”选择了“保存作业日志”，可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“O
Managers”，单击对应的任务名称，选择“Stdout”查看作业运行日志。 方法二：如果在提交运行作业前“运行参数”选择了“保存作业日志”，可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“O
在队列“权限设置”对话框中，对当前用户具备的权限进行修改。详细权限描述如表1所示。 当“权限设置”中的选项为灰色时，表示您不具备修改此队列权限的权限。可以向管理员用户、队列所有者等具有赋权权限的用户申请“队列的赋权”和“队列权限的回收”权限。 图2 队列权限设置 单击“确定”完成权限设置。 回收某用户具备的所有权限。
默认值为5，根据业务场景指定 推荐方案 Spark/Flink流任务仅执行Schedule，然后另起一个Spark SQL任务定时仅执行Run。 Spark批任务可以直接同时执行Schedule + Run。 为了保证入湖的最高效率，推荐使用同步产生compaction调度计划，异步执行compaction调度计划。
])，concat(string <str1>, string <str2>[,...]) ARRAY或STRING 连接多个字符串，合并为一个字符串，可以接受任意数量的输入字符串。 concat_ws concat_ws(string <separator>, string <str1>, string
x：不支持支持datasourcev1表。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响，建议在Spark 2.4.5版本整改到v2表后再升级Spark 3.3.1，具体操作指导可以参考DLI datasourceV1表和datasourceV2表的中的示例。 默认情况下空的input split不创建partition
hadoop的Combiner。 merge接收terminatePartial的返回结果。 terminate返回最终的聚集函数结果。 详细UDAF函数实现，可以参考如下样例代码： package com.dli.demo; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec
初始化完成后，会调用process方法，真正处理在process函数中，在process中，每一次forward()调用产生一行。 如果产生多列可以将多个列的值放在一个数组中，然后将该数组传入到forward()函数。 public void process(Object[] args)
Spark作业。 创建Spark作业完成后，在控制台单击右上角“执行”提交作业，页面显示“批处理作业提交成功”说明Spark作业提交成功，可以在Spark作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys
读取过程中，redis集群中的CPU使用率还有提升空间，可以调大该参数。 iterator.grouping.size 每批次插入的数据记录数，默认为100。如果在插入过程中，redis集群中的CPU使用率还有提升空间，可以调大该参数。 timeout 连接redis的超时时间，单位ms，默认值2000（2秒超时）。
CDC Raw 前提条件 确保已创建Kafka集群。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与kafka集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。
Managers”，单击对应的任务名称，选择“Stdout”查看作业运行日志。 方法二：若在提交运行作业前“运行参数”选择了“保存作业日志”，可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“O
容到内存，然后广播到各个taskmanager，这种方式适合那种需要提前加载的少量变量。 方案二：在open里面初始化算子的时候加载文件，可以使用相对路径/绝对路径的方式 以kafka sink为例：需要加载两个文件（userData/kafka-sink.conf，userData/client
LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。 系统响应 Table创建成功，创建的Hudi表可以进入DLI控制台，在左侧菜单栏选择”数据管理”->”库表管理”，随后筛选数据库并点击名称，进入表列表查询。 父主题： Hudi DDL语法说明
----------- [1, 3, 5] (1 row) array_union(x, y) → array 描述：返回两个数组的并集。 select array_union(array [1,3,5,7,9],array [1,2,3,4,5]); _col0
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