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"table_name": "autotest" } 状态码 状态码如表4所示。 表4 状态码 状态码 描述 200 查询成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： SQL作业相关API
] } } 状态码 状态码如表6所示。 表6 状态码 状态码 描述 200 操作成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： 表相关API（废弃）
自定义MRS Hive数据源名称。例如当前配置为：source_hive Manager IP 单击输入框旁边的“选择”按钮，选择当前MRS Hive集群即可自动关联出来Manager IP。 认证类型 如果当前MRS集群为普通集群则选择为SIMPLE，如果是MRS集群启用了Ke
"message": "" } 状态码 状态码如表5所示。 表5 状态码 状态码 描述 200 授权成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： 权限相关API（废弃）
CHARGING_MODE_CU; String description = "test for sdk"; Queue queue = client.createQueue(qName, cu, mode, description); System.out.println("----------
String 创建弹性资源池的账号。 elastic_resource_pool_name 否 String 弹性资源池名称。 description 否 String 弹性资源池描述信息。 max_cu 否 Integer 配置的最大CU数。 min_cu 否 Integer 配置的最小CU数。
<descriptorRefs> <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef> </descriptorRefs>
" } ] } 状态码 状态码如表5所示。 表5 状态码 状态码 描述 200 查询成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： 表相关API（废弃）
orc_row_index_stride = 10000, orc_stripe_size = 67108864 )
select map_values(map(array['num1','num2'],array[11,12]));-- [11, 12] map_zip_with(map(K, V1), map(K, V2), function(K, V1, V2, V3)) 描述：通过将函数应用于具有相
窗口函数 数组函数和运算符 Map函数和运算符 URL函数 UUID函数 Color 函数 Teradata函数 Data masking函数 IP Address函数 Quantile digest函数 T-Digest函数 父主题： HetuEngine SQL语法
使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
在对应作业的“操作”列，单击“Spark UI”，进入“Spark UI”页面。 在“Spark UI”页面，在上方菜单栏选择“SQL”。参考下图，根据作业ID，单击Description中的超链接。 图7 单击作业链接 查看对应作业的DAG图，判断是否有BroadcastNestedLoopJoin节点。 图8 作业的DAG图。
服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。
| Return Type | Argument Types | Function Type | Deterministic | Description ----------|-------------|----------------|---------------|-----
要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列> 找到作业的所属队列> 更多> 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
datasource.hive_sync.partition_extractor_class 配置为org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor。 例：创建分区为p1/p2/p3的多级分区COW表 df.write.format("org.apache
使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka的地址-->测试）。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
'hive_sync.partition_extractor_class' = 'org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor' //同步hive表的extractor类 ); Spark stream
datasource.hive_sync.partition_extractor_class", "org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor") .option("hoodie.datasource.hive_sync.use_jdbc"
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