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体操作有： 查询作业状态 查询作业详细信息 查询作业结果-方式一（废弃） 导出查询结果 查询所有作业 取消作业（废弃） 该API当响应消息中“job_type”为“DCL”时，为同步操作。 本章节介绍的API已过时，推荐使用提交SQL作业（推荐）介绍的API。 URI URI格式：
目前只支持计费模式为“包年包月”和“按需/专属资源模式”的队列修改网段。 在DLI管理控制台左侧，选择“资源管理 > 队列管理”。 选择待修改的队列，单击“操作”列“更多”中的“修改网段”。 图1 修改网段 填写需要的网段后，单击“确定”。队列修改网段成功后，需要等待5~10分钟，待队列所属集群资源重新拉起后再运行作业。
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。事实表读取方式都
注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE kafkaSource ( cast_int_to_string int,
table，则会导致批量数据写成非常大的log文件，对后续compaction形成很大压力需要更多资源才能完成。 Hudi表在Hive元数据中，应该会存在1张内部表（手动创建），2张外部表（写入数据后自动创建）。 2张外部表，表名_ro（用户只读合并后的parquet文件，即读优化
4 (14 rows) percent_rank()→ double 描述：返回值在一组值中的百分比排名。 结果为（r-1）/（n-1），其中r是该行的rank（），n是窗口分区中的总行数。 SELECT dept,userid,sal, PERCENT_RANK() OVER(ORDER
------------- show_table1 show_table2 (2 rows) --同时满足多个条件，查询default中'show_'开头或者'in'开头的表 show tables in default like 'show$_%|in%' ESCAPE '$';
db_name Database名称，由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以下划线开头。 table_name 表名称。Database中的表名，由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以下划线开头。匹配规则为：^(?!_)(?![0-9]+$)[A-Za-z0-9
15:50:04变更弹性资源池规格为128CU。弹性资源池计费详情请参见数据湖探索价格详情。 价格仅供参考，实际计算请以数据湖探索价格详情中的价格为准。 该示例计费详情如表1所示。 表1 包年/包月弹性资源池+扩缩容场景计费示例 计费模式 计算规则 付费周期 费用计算 包年/包月
、是不是外表（external）等。 LIKE子句用于在新表中包含来自现有表的所有列定义。可以指定多个LIKE子句，从而允许从多个表中复制列。如果指定了INCLUDING PROPERTIES，则将所有表属性复制到新表中。如果WITH子句指定的属性名称与复制的属性名称相同，则将使
Spark API完全兼容，并且其设计能够与结构化流式处理紧密集成，可以轻松地将单个数据副本用于批处理和流式处理操作，并提供大规模增量处理。 DLI中Delta的使用限制 仅Spark 3.3.1（3.0.0）及以上版本支持Delta。 DLI支持的Delta版本是Delta 2.3.0。
<col3>) as (<key1>,<key2>,...,<col1>, <col2>) 参数的数据类型 将一行数据转为多行的UDTF，将列中存储的以固定分隔符格式分隔的数组转为多行。 trunc_numeric trunc_numeric(<number>[, bigint<decimal_places>])
参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 date1 是 DATE 或 STRING 计算两个时间date1、date2的日期差值中的被减数。 格式为： yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd hh:mi:ss yyyy-mm-dd hh:mi:ss.ff3 date2
STRING 待拆分的字符串。 split1、split2 否 STRING 用于作为分隔符的字符串，按照指定的两个分隔符拆分源字符串。如果表达式中没有指定这两项，默认split1为";"，split2为":"。当某个被split1拆分后的字符串中有多个split2时，返回结果未定义。 key
groupid 否 BIGINT BIGINT类型常量，必须大于等于0。 返回值说明 返回STRING类型。 如果pattern为空串或pattern中没有分组，返回报错。 groupid非BIGINT类型或小于0时，返回报错。 不指定时默认为1，表示返回第一个组。 如果groupid等于0，则返回满足整个pattern的子串。
ions参数可以参考表3。 注意事项 通过配置“spark.sql.shuffle.partitions”参数可以设置非DLI表在OBS桶中插入的文件个数，同时，为了避免数据倾斜，在INSERT语句后可加上“distribute by rand()”，可以增加处理作业的并发量。例如：
file的路径，支持正则匹配 否 merge 执行show_logfile_records时，通过merge控制是否将多个log file中的record合并在一起返回 否 limit 限制返回结果的条数 否 示例 call show_logfile_metadata(table
更多版本新特性请参考Release Notes - Spark 2.4.5。 表1 Spark 2.4.5版本优势 特性 说明 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释
RichParallelSourceFunction<Row>{}，重点实现其中的open、run、close和cancel函数。实现完成后将该类编译打在jar中，通过sql编辑页的UDF Jar上传。 依赖的pom配置文件内容参考如下： <dependency> <groupId>org.apache
hoodie.keep.min.commits=20 // 默认值为20，根据业务场景指定 随后执行SQL，当执行过clean，Timeline中存在数据文件已经被清理的Instant，且总Instant数量超过30时，会触发archive。 run archivelog on ${table_name}
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