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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
