MaxCompute产品使用合集之如何在DataWorks中设置MC的自定义参数以指定季度初和周初

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。

问题一:MaxCompute中string类型的转成bigint类型,感觉前者转成0实属不妥啊 ?

MaxCompute中string类型的转成bigint类型,感觉前者转成0实属不妥啊 ?

参考回答:

使用cast强转一下


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/595964



问题二:MaxCompute中sql是这样的,如果我使用纯数字的字段是可以的?

MaxCompute中sql是这样的,如果我使用纯数字的字段是可以的?

参考回答:

默认是升序。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/595963



问题三:MaxCompute中WM_CONCAT 排序不好使?不管怎么调都是按照字母排序,这个怎么解?

MaxCompute中WM_CONCAT 排序不好使?不管怎么调都是按照字母排序,这个怎么解?


参考回答:

在MaxCompute中,如果您发现WM_CONCAT函数的排序功能不起作用,这可能是由于排序依据的数据类型或者排序规则没有设置正确。以下是一些可能的解决方案:

  1. 确保数据类型一致:在使用WM_CONCAT进行排序时,确保您要排序的字段是相同的数据类型。如果数据类型不一致,可能会导致排序结果不符合预期。
  2. 使用CAST函数转换数据类型:如果排序字段的数据类型不一致,您可以使用CAST函数将它们转换为相同的数据类型,然后再进行排序。
  3. 检查排序规则:确认您的ORDER BY子句中的排序规则是否正确。如果您希望降序排序,请确保使用DESC关键字。
  4. 使用其他聚合函数:如果WM_CONCAT仍然不能满足您的需求,您可以考虑使用其他的聚合函数,如GROUP_CONCAT(在某些数据库中使用)或STRING_AGG(在较新的数据库版本中使用),这些函数可能提供更灵活的排序选项。
  5. 考虑使用UDF(用户自定义函数):如果内置函数无法满足您的特定需求,您可以考虑编写自己的用户自定义函数(UDF)来实现复杂的排序和拼接逻辑。
  6. 查阅官方文档:MaxCompute的官方文档通常会提供详细的函数使用说明和示例,查阅文档可能会帮助您找到解决问题的正确方法。
  7. 社区支持:如果以上方法都无法解决问题,您可以考虑在MaxCompute的官方论坛或社区中寻求帮助,那里有许多经验丰富的用户和技术支持人员可能会提供帮助。

请注意,具体的解决方案可能需要根据您的实际情况进行调整,建议您在应用任何解决方案之前,先在测试环境中进行验证。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/595960



问题四:MaxCompute中DataWorks 自定义参数 怎么设置 季度初 和 周初 呢?

MaxCompute中DataWorks 自定义参数 怎么设置 季度初 和 周初 呢?


参考回答:

没办法设置,调度参数只能取年月日小时分钟这种时间值,季度初和周初,这种需要在代码中引用调度参数 使用函数匹配。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/595959



问题五:MaxCompute在flink中 这个 WITHOUT TIMEZONE没有加会有影响吗?

MaxCompute在flink中 这个 WITHOUT TIMEZONE没有加会有影响吗?


参考回答:

我想了一下 有两个原因 1、Flink时间戳本身的时区问题 2、现在的connector是MaxCompute提供的,不确定这里会不会有问题。需要测试一下 ,


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/595958

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
一站式大数据开发治理平台DataWorks初级课程
DataWorks 从 2009 年开始,十ー年里一直支持阿里巴巴集团内部数据中台的建设,2019 年双 11 稳定支撑每日千万级的任务调度。每天阿里巴巴内部有数万名数据和算法工程师正在使用DataWorks,承了阿里巴巴 99%的据业务构建。本课程主要介绍了阿里巴巴大数据技术发展历程与 DataWorks 几大模块的基本能力。 产品官网 https://www.aliyun.com/product/bigdata/ide 大数据&AI体验馆 https://workbench.data.aliyun.com/experience.htm#/ 帮助文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks 课程目标  通过讲师的详细讲解与实际演示,学员可以一边学习一边进行实际操作,可以深入了解DataWorks各大模块的使用方式和具体功能,让学员对DataWorks数据集成、开发、分析、运维、安全、治理等方面有深刻的了解,加深对阿里云大数据产品体系的理解与认识。 适合人群  企业数据仓库开发人员  大数据平台开发人员  数据分析师  大数据运维人员  对于大数据平台、数据中台产品感兴趣的开发者
目录
打赏
0
0
0
0
189
分享
相关文章
大数据-113 Flink DataStreamAPI 程序输入源 自定义输入源 非并行源与并行源
大数据-113 Flink DataStreamAPI 程序输入源 自定义输入源 非并行源与并行源
77 0
大数据-172 Elasticsearch 索引操作 与 IK 分词器 自定义停用词 Nginx 服务
大数据-172 Elasticsearch 索引操作 与 IK 分词器 自定义停用词 Nginx 服务
103 5
大数据-123 - Flink 并行度 相关概念 全局、作业、算子、Slot并行度 Flink并行度设置与测试
大数据-123 - Flink 并行度 相关概念 全局、作业、算子、Slot并行度 Flink并行度设置与测试
246 0
大数据-114 Flink DataStreamAPI 程序输入源 自定义输入源 Rich并行源 RichParallelSourceFunction
大数据-114 Flink DataStreamAPI 程序输入源 自定义输入源 Rich并行源 RichParallelSourceFunction
90 0
大数据-103 Spark Streaming Kafka Offset管理详解 Scala自定义Offset
大数据-103 Spark Streaming Kafka Offset管理详解 Scala自定义Offset
126 0
大数据-67 Kafka 高级特性 分区 分配策略 Ranger、RoundRobin、Sticky、自定义分区器
大数据-67 Kafka 高级特性 分区 分配策略 Ranger、RoundRobin、Sticky、自定义分区器
87 3
大数据-58 Kafka 高级特性 消息发送02-自定义序列化器、自定义分区器 Java代码实现
大数据-58 Kafka 高级特性 消息发送02-自定义序列化器、自定义分区器 Java代码实现
107 3
大数据-59 Kafka 高级特性 消息发送03-自定义拦截器、整体原理剖析
大数据-59 Kafka 高级特性 消息发送03-自定义拦截器、整体原理剖析
57 2
大数据-61 Kafka 高级特性 消息消费02-主题与分区 自定义反序列化 拦截器 位移提交 位移管理 重平衡
大数据-61 Kafka 高级特性 消息消费02-主题与分区 自定义反序列化 拦截器 位移提交 位移管理 重平衡
42 1
大数据-128 - Flink 并行度设置 细节详解 全局、作业、算子、Slot
大数据-128 - Flink 并行度设置 细节详解 全局、作业、算子、Slot
229 0

相关产品

  • 云原生大数据计算服务 MaxCompute
  • AI助理

    你好,我是AI助理

    可以解答问题、推荐解决方案等