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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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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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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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 面向公网提供服务场景下，指云服务器的端口号。当端

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上图和上表展示了三种数据类型之间的六种转换，转换过程涉及两种方式，一种使用智能转换函数，另一种使用该转换的专用函数。 智能转换函数 以dt_parse函数为代表的智能转换函数可以接收Unix时间戳、日期时间对象以及日期时间字符串等不同类型的参数，实现智能转换。 专用函数 智能转换函数无法满足用户的全部需求

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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-

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result = HttpClientUtil.post(uri, obj, null); } token的值为上述login操作获取的值，切换Windows系统成功返回报文 {"success":1,"data":""} 父主题： 开发指南

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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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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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公网NAT网关 公网NAT网关简介 管理公网NAT网关 管理SNAT规则 管理DNAT规则

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支持配置0.0.0.0/0的地址段，在多段地址配置时更方便。 可以配置32位主机地址，NAT网关只针对此地址起作用。 弹性公网IP 用来提供互联网访问的公网IP。 这里只能选择没有被绑定的弹性公网IP，或者被绑定在当前公网NAT网关中非“所有端口”类型DNAT规则上的弹性公网IP，或者被

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查询指定的公网NAT网关详情 功能介绍 查询指定的公网NAT网关详情。 URI GET /v2.0/nat_gateways/{nat_gateway_id} 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 nat_gateway_id 是 String 所属公网NAT网关的id。

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公网NAT网关的配额是什么？ 什么是配额？ 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。如您创建的SNAT最多可关联多少条EIP。如果有需要，您可以申请扩大配额。 本节指导您如何查询指定区域下，公网NAT网关服务各资源的使用情况，以及总配额。 怎样查看我的配额？

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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-

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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-

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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-

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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-

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