管理队列 查看队列的基本信息 队列权限管理 分配队列至企业项目 创建消息通知主题 队列标签管理 队列属性设置 开启Spark Native算子优化 测试队列与数据源网络连通性 删除队列 变更非弹性资源池模式队列的规格 非弹性资源池模式队列弹性扩缩容 设置非弹性资源池模式队列的弹性扩缩容定时任务
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jamon-runtime-2.4.1.jar netty-transport-native-kqueue-4.1.86.Final-osx-x86_64.jar caffeine-2.8.1.jar janino-3.0.16.jar netty-transport-native-unix-common
示例 创建基础表order01和order02 CREATE TABLE order01(id int,name string,tel string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY
BY ',' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '-' MAP KEYS TERMINATED BY ':'; ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' ：表示每条记录通过',' 进行分隔。
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配置DLI 队列与公网网络联通 介绍通过配置SNAT规则，添加到公网的路由信息，实现队列到和公网的网络打通的实践方案。
SELECT PG_TERMINATE_BACKEND(pid) from pg_stat_activity WHERE state='idle'; 检查应用程序是否未主动释放连接，导致连接残留。建议优化代码，合理释放连接。
通过配置SNAT规则，添加到公网的路由信息，可以实现队列到和公网的网络打通。 Spark SQL作业开发 使用Spark SQL作业分析OBS数据 介绍使用Spark SQL作业创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等操作。
varchar(25) ,destination_zip integer,package_weight integer); --插入数据 insert into shipping values ('California',94131,'New Jersey',8648,13
row_format: : DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char [ESCAPED BY char]] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char] [MAP KEYS TERMINATED BY char
users RENAME COLUMN id TO user_id; 修改分区操作： --创建两个分区表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS hetu_int_table5 (eid int, name String, salary String, destination
表1 Spark 3.3.1版本优势 特性 说明 Native性能加速 Spark查询语句性能提升。 元数据访问性能提升 提升Spark在处理大数据时的元数据访问性能，提高数据处理流程效率。
salary，并添加数据，命令示例如下： CREATE EXTERNAL TABLE salary ( dept STRING, -- 部⻔名称 userid string, -- 员⼯ID sal INT -- 薪⽔ ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED
NATURAL, NCHAR, NCLOB, NESTING, NEW, NEXT, NO, NONE, NORMALIZE, NORMALIZED, NOT, NULL, NULLABLE, NULLIF, NULLS, NUMBER, NUMERIC, OBJECT, OCTETS
TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE; 如果表orders不存在，则创建表orders，并且增加表注释和列注释： CREATE TABLE IF NOT EXISTS orders ( orderkey bigint, orderstatus
创建表logs，并添加数据，命令示例如下： CREATE TABLE logs ( cookieid string, createtime string, pv INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored
* tableExpression: tableReference [, tableReference ]* | tableExpression [ NATURAL ] [ LEFT | RIGHT | FULL ] JOIN tableExpression [ joinCondition
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