机器学习PAI-Dinput_table，线上分区表，如何使用${bizdate}参数？

在阿里云机器学习平台 PAI 中，如果你想使用 ${bizdate} 参数来指定分区表，你可以使用以下格式的 SQL 语句：

INSERT OVERWRITE TABLE your_table
PARTITION (your_partition_column='${bizdate}')
SELECT * FROM your_source_table
WHERE your_condition;

在这个例子中，your_table 是你要写入的分区表，your_partition_column 是你的分区列，${bizdate} 是你要插入的分区值，your_source_table 是你的数据源表，your_condition 是你的查询条件。

当你运行这个 SQL 语句时，PAI 会自动将 ${bizdate} 替换为你当前的业务日期。这样，你就可以根据业务日期来动态地创建分区表了。

在机器学习PAI中，使用${bizdate}参数可以指定分区的格式。具体来说，您可以将${bizdate}替换为实际的业务日期，以便根据不同的业务日期进行数据分区。

以下是一个示例代码片段，展示了如何在线上分区表中使用${bizdate}参数：

-- 创建线上分区表
CREATE TABLE your_table (
  ...
)
PARTITIONED BY (partition_date STRING);

-- 加载数据到线上分区表中
LOAD DATA INPATH 'your_data_path' INTO TABLE your_table PARTITION (partition_date='${bizdate}');

在上面的示例中，您需要将your_table替换为您要创建的表的名称，并根据需要定义表的其他列和属性。然后，通过PARTITIONED BY子句指定分区字段为partition_date，并设置其数据类型为字符串（STRING）。最后，使用LOAD DATA INPATH语句将数据加载到指定的分区中，其中${bizdate}将被替换为实际的业务日期。

请注意，上述示例中的代码是SQL语句，适用于PAI支持的分布式计算引擎，如Hive或Spark SQL。具体的语法和用法可能会因您使用的引擎而有所不同。

可以使用如下命令来指定分区表和使用${bizdate}参数：
-Dinput_table=my_table/day=${bizdate}
其中，${bizdate}是一个参数，可以根据实际情况进行替换。这样，每次执行预测任务时，会根据传入的${bizdate}参数来动态指定分区表的分区。
请注意，使用${bizdate}参数时，需要确保在命令执行时已经定义了该参数的值。 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”