是 无 分隔符 配置分隔符。 string 是 无 分割后的字段 配置分隔后的字段，可为多个： 位置：分隔后字段的位置。 输出字段名：分隔后的字段名。 map 是 无 数据处理规则 将输入字段的值按指定的分隔符分隔后，依次赋给配置的新字段。 配置分割后字段列数，大于原始数据实际可分割出来的字段列数，当前行成为脏数据。

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转换函数 cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。

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转换函数 cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。

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弹性公网IP的端口，有效数值为1-65535。 公网端口的范围可以为具体的数值，也可以为连续的数值范围，例如端口可以为80，也可以为80-100。 实例类型 服务器 DNAT规则生效的实例类型。 网卡 - 选择服务器对应的网卡。 私网端口 80-100 在使用DNAT为 云服务器 面

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要在转换时确定对应的inputShape，用于模型的格式的编译与转换，可以在netron官网进行查看，或者对于模型结构中的输入进行shape的打印，并明确输入的batch。 一般来说，推理时指定的inputShape是和用户的业务及推理场景是紧密相关的，可以通过原始模型推理脚本或

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--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-

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GROUP BY转换 MySQL/ADB分组查询的时候允许查询非分组字段，不报错；DWS分组查询时只能查询分组字段和聚集函数，报错。因此补齐没有group by的查询分组字段。 输入示例 1 SELECT e.department_id, department_name, ROUND(AVG(salary)

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拼接转换 概述 “拼接转换”算子，将已有字段的值通过连接符拼接，生成新的字段。 输入与输出 输入：需要拼接的字段 输出：拼接后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置拼接后的字段名。 string 是 无 分隔符 配置拼接符，可为空。

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造 父主题： SQL参考

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造 父主题： SQL参考

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拼接转换 概述 “拼接转换”算子，将已有字段的值通过连接符拼接，生成新的字段。 输入与输出 输入：需要拼接的字段 输出：拼接后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置拼接后的字段名。 string 是 无 分隔符 配置拼接符，可为空。

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是 无 分隔符 配置分隔符。 string 是 无 分割后的字段 配置分隔后的字段，可为多个： 位置：分隔后字段的位置。 输出字段名：分隔后的字段名。 map 是 无 数据处理规则 将输入字段的值按指定的分隔符分隔后，依次赋给配置的新字段。 配置分割后字段列数，大于原始数据实际可分割出来的字段列数，当前行成为脏数据。

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造 父主题： SQL参考

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--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-

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--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-

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--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-

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--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-

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--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-

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