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计算费用=单价*CU数*小时数 请参见数据湖探索价格详情。 存储资源 存储费用=单价*存储数据量(GB)*小时数。 请参见数据湖探索价格详情。 表3 资源类型 资源类型 计费详情 合计 计算资源 0.0925USD/小时,实际CUs:64CUs,累计计费时长:2小时 11.84USD 存储资源
不进行输出。 LEFT JOIN:对于左表的每一行数据,假设UDTF不产生输出,这一行仍会输出,UDTF相关字段用null填充。 1 2 3 4 5 6 7 CREATE FUNCTION udtf_test AS 'com.huaweicompany.udf.TableFunction';
不进行输出。 LEFT JOIN:对于左表的每一行数据,假设UDTF不产生输出,这一行仍会输出,UDTF相关字段用null填充。 1 2 3 4 5 6 7 CREATE FUNCTION udtf_test AS 'com.huaweicompany.udf.TableFunction';
选择队列。Flink Jar作业只能运行在通用队列上。 图2 选择队列 上传Jar包。 Flink版本需要和用户Jar包指定的Flink版本保持一致。 图3 上传Jar包 表2 参数说明 名称 描述 应用程序 用户自定义的程序包。在选择程序包之前需要将对应的Jar包上传至OBS桶中,并在“数据管
选择要操作的弹性资源池,在“操作”列,单击“队列管理”,进入弹性资源池队列管理界面。 在队列管理界面会显示添加的所有队列列表信息。具体参数说明如下: 表3 弹性资源池队列管理界面参数说明 参数名 参数描述 名称 弹性资源池添加的队列名称。 类型 弹性资源池添加的队列类型。 SQL队列。 通用队列。
步骤1:创建弹性资源池并添加队列:创建DLI作业运行的队列。 步骤2:创建RDS Postgres数据库:创建RDS Postgres的数据库和表。 步骤3:创建DWS数据库和表:创建用于接收数据的DWS数据库和表。 步骤4:创建增强型跨源连接:DLI上创建连接RDS和DWS的跨源连接,打通网络。
'product_name_13', 3.4567, 300, 150, 60, '2023-11-25 02:10:58', 'update_user_3'); INSERT INTO dimension_hive_table PARTITION (create_time='create_time_1')
hadoop.fs.dew.endpoint=kmsendpoint spark.hadoop.fs.dew.csms.version=v3 spark.dli.job.agency.name=agency 示例代码 示例代码请参考使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据。
1.13、Flink 1.15、Flink 1.17 优先推荐使用V2版本的参数设置。 V1版本的具体参数说明请参考表3。 V2版本的具体参数说明请参考表4。 表3 参数说明-V1 名称 描述 CU数量 一个CU为1核4G的资源量。CU数量范围为2~10000个。 说明: 当开启T
INTERVAL '3' DAYS '1' HOUR)将转换为CalendarIntervalType类型。 Spark3.3.x:在Spark3.3.x版本中,单位到单位的间隔(如 INTERVAL '1-1' YEAR TO MONTH)和单位列表间隔(如 INTERVAL '3' DAYS
s 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.hudi"). option("hoodie.datasource
- 查询所有队列 listAllQueues list_queues GET/v1.0/{project_id}/queues 资源相关 表3 资源相关API&SDK的对应关系表 Class Method Java Method Python Method API packageResources
group by resource_id, resouce_name order by sum_amount desc 图3 查询结果 使用以下语句具体分析sql和flink这两个资源消费的时间段。 select * from spending where resource_id
t1 union all select * from tables t2 union all select * from tables t3 Spark 3.3.1 static_0005 Subquery nesting layers 子查询嵌套层数的限制。 static spark
string B) INT 返回两个字符串之间的Levenshtein距离,如levenshtein('kitten','sitting') =3。 locate locate(string <substr>, string <str>[, bigint <start_pos>]) BIGINT
数据,实际发送数据量请参考streaming-writer或StreamingFileWriter算子的记录数。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 CREATE TABLE sink_table ( name string, num
database:LIST_TABLE database:DESCRIBE Lakeformation权限策略(HetuEngine) 表3 HetuEngine语法LakeFormation权限配置参考表 类型 语法 SQL鉴权所需 LakeFormation权限 调用元数据接口所需
请在Flink“作业编辑”页面选择“运行参数配置”,选择“开启Checkpoint”,否则会导致FileSystem结果表无法写入数据。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 CREATE TABLE sink_table ( name string, num
-------+---------------------------------+ | bidtime | TIMESTAMP(3) *ROWTIME* | true | | | `bidtime` - INTERVAL '1' SECOND | |
查看数据库权限 在管理控制台左侧,单击“数据管理”>“库表管理”。 单击所选数据库“操作”栏中的“权限管理”,将显示该数据库对应的权限信息。 权限设置有3种场景:为新用户或项目赋予权限、为已有权限的用户或项目修改权限、回收某用户或项目具备的所有权限。 为新用户或项目赋予权限 为新用户或新项目赋