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PG_OPERATOR PG_OPERATOR系统表存储有关操作符的信息。 表1 PG_OPERATOR字段 名字 类型 引用 描述 oid oid - 行标识符（隐藏属性，必须明确选择才会显示）。 oprname name - 操作符的名称。 oprnamespace oid PG_NAMESPACE
exception occurred" } 状态码：500 InternalServerError { "error_code" : "common.00000500", "error_msg" : "internal error" } 状态码 状态码 描述 200 OK 400 BadRequest
DPU：面向数据分析场景，基于CPU的计算单元。 APU：面向AI场景，基于NPU的计算单元。 规格大小 DPU资源规格fabric.ray.dpu.d1x、fabric.ray.dpu.d2x、fabric.ray.dpu.d4x等规格之间的区别主要体现在cpu数量及内存大小。 APU资源规格之间的区
DataArtsFabric:service:listInstance √ × 修改模型 PUT /v1/workspaces/{workspace_id}/models/{model_id}/versions DataArtsFabric:model:alter - √ × 创建标签 POST
开发注意事项 DataArtsFabric SQL提供了三种注册UDF的方式：ibis-fabric SDK显示注册、隐式注册以及SQL的DDL注册，推荐用户使用ibis-fabric sdk显示注册，该方式有以下两个优势： SDK提供的注册接口已完全遵守DataArtsFabric
Iceberg简介 Iceberg是一个面向海量数据分析的开放表格式，是元数据和数据文件的一种组织方式，处于计算引擎和存储系统之间，旨在提供一种可扩展且可靠的方式来管理海量的数据表格。Iceberg的设计目标是提供一个可扩展、高性能、易于使用的表格管理解决方案，以满足现代分布式数据处理的需要。
表1 监控指标 指标名称 描述 fabric_dpu_cpu_usage 该指标用于统计Ray集群head和worker的cpu资源使用率。 单位：百分比。 fabric_dpu_mem_usage 该指标用于统计Ray集群head和worker的内存资源使用率。 单位：百分比。
# wait ray serve ready time.sleep(20) # do inference print("start do inference") do_inference() # upload infer result to obs
创建Ray集群的Worker Group规格。您可以单击添加Worker组创建多个规格的Worker Group。 从资源规格列表中选择一个规格部署Worker节点，同时配置Worker节点的数量上下限，Worker节点下限至少为1，上限请根据业务压力填写。 Ray集群初始化创建下限数量的
PG_FOREIGN_DATA_WRAPPER PG_FOREIGN_DATA_WRAPPER系统表存储外部数据封装器定义。一个外部数据封装器是在外部服务器上驻留外部数据的机制，是可以访问的。 表1 PG_FOREIGN_DATA_WRAPPER字段 名字 类型 引用 描述 oid oid
List[Union[str, module]] None register_type(目前只支持RegisterType.OBS) 指定UDF的注册形式 RegisterType.TEXT | RegisterType.OBS RegisterType.OBS comment 指定UDF的用户注释
是否通过obs读取执行结果，默认为true，通过obs读。 get_result_concurrent_max_worker int 并发读取结果的最大并发度，默认最大并发度为3。 wait_result_internal int 等待sql结果的轮询时间，单位s。默认为3s。 python_mirror_url
exception occurred" } 状态码：500 InternalServerError { "error_code" : "common.00000500", "error_msg" : "internal error" } 状态码 状态码 描述 200 更新工作空间列表响应体。
对于隐式注册，实际注册动作的发生时间根据DataFrame操作模式Lazy、Eager有所区别。 参考上文提及的ibis官方文档，对于DataFrame的操作分为Eager、Lazy两种模式，由配置项ibis.options.interactive控制，默认为False，即所有的DataFrame都
SQL on Iceberg Iceberg简介 Catalog介绍 使用Iceberg前准备 创建、清空、删除Iceberg表 修改Iceberg表 查询和写入Iceberg表 访问第三方引擎创建的Iceberg表 Iceberg表服务 如何处理Iceberg表并发冲突 父主题：
COLUMN语法仅对ICEBERG表生效，ORC、PARQUET表无法对列进行操作。 外表（EXTERNAL TABLE）不支持ALTER TABLE。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ALTER TABLE table_name DROP PARTITIONS ( col_name
401Z", "owner": { "domain_name": "string", "domain_id": "xxx", "user_name": "string", "user_id": "xxx" } "reserved_resource":
示例： 1 2 ALTER TABLE iceberg_ext SET TABLEPROPERTIES ('write.metadata.delete-after-commit.enabled' = 'false'); ALTER TABLE iceberg_ext UNSET TABLEPROPERTIES
Iceberg表服务 DataArtsFabric SQL提供一系列表服务，用户可以根据需要使用，例如清理旧快照，整理元数据、数据文件等，以提高存储、查询的效率。具体语法可参考ICEBERG表服务函数。 示例： 清理旧快照 select * from iceberg_expire
Service实例管理 列举已部署的服务实例 查看部署的服务实例详情 部署服务 更新已部署的服务实例 删除服务实例 父主题： API
