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数据湖探索 DLI-Avro Format:数据类型映射

数据类型映射目前，Avro schema 通常是从 table schema 中推导而来。尚不支持显式定义 Avro schema。因此，下表列出了从 Flink 类型到 Avro 类型的类型映射。除了下面列出的类型，Flink 支持读取/写入 nullable 的类型。Flink 将 nullable 的类型映射到 Avro union(something, null)，其中 something 是从 Flink 类型转换的 Avro 类型。表2 数据类型映射 Flink SQL类型 Avro类型 Avro逻辑类型 CHAR / VARCHAR / STRING string - BOOLEAN boolean - BINARY / VARBINARY bytes - DECIMAL fixed decimal TINYINT int - SMALLINT int - INT int - BIGINT long - FLOAT float - DOUBLE double - DATE int date TIME int time-millis TIMESTAMP long timestamp-millis ARRAY array - MAP(key 必须是 string/char/varchar 类型) map - MULTISET(元素必须是 string/char/varchar 类型) map - ROW record -

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数据湖探索 DLI-Orc Format:数据类型映射

数据类型映射 Orc 格式类型的映射和 Apache Hive 是兼容的。下面的表格列出了 Flink 类型的数据和 Orc 类型的数据的映射关系。表2 数据类型映射 Flink数据类型 Orc物理类型 Orc逻辑类型 CHAR bytes CHAR VARCHAR bytes VARCHAR STRING bytes STRING BOOLEAN long BOOLEAN BYTES bytes BINARY DECIMAL decimal DECIMAL TINYINT long BYTE SMALLINT long SHORT INT long INT BIGINT long LONG FLOAT double FLOAT DOUBLE double DOUBLE DATE long DATE TIMESTAMP timestamp TIMESTAMP ARRAY - LIST MAP - MAP ROW - STRUCT

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数据湖探索 DLI-Raw Format:功能描述

功能描述 Raw format 允许读写原始（基于字节）值作为单个列。 Raw Format将 null 值编码成 byte[] 类型的 null。这样在 upsert-kafka 中使用时可能会有限制，因为 upsert-kafka 将 null 值视为墓碑消息（在键上删除）。因此，如果该字段可能具有 null 值，我们建议避免使用 upsert-kafka 连接器和 raw format 作为 value.format。 Raw format 连接器是内置的。更多具体使用可参考开源社区文档：Raw Format。

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数据湖探索 DLI-Raw Format:数据类型映射

数据类型映射下表详细说明了这种格式支持的 SQL 类型，包括用于编码和解码的序列化类和反序列化类的详细信息。表2 数据类型映射 Flink SQL 类型值 CHAR / VARCHAR / STRING UTF-8（默认）编码的文本字符串。编码字符集可以通过 'raw.charset' 进行配置。 BINARY / VARBINARY / BYTES 字节序列本身。 BOOLEAN 表示布尔值的单个字节，0表示 false, 1 表示 true。 TINYINT 有符号数字值的单个字节。 SMALLINT 采用big-endian（默认）编码的两个字节。字节序可以通过 'raw.endianness' 配置。 INT 采用 big-endian （默认）编码的四个字节。字节序可以通过 'raw.endianness' 配置。 BIGINT 采用 big-endian （默认）编码的八个字节。字节序可以通过 'raw.endianness' 配置。 FLOAT 采用 IEEE 754 格式和 big-endian （默认）编码的四个字节。字节序可以通过 'raw.endianness' 配置。 DOUBLE 采用 IEEE 754 格式和 big-endian （默认）编码的八个字节。字节序可以通过 'raw.endianness' 配置。 RAW 通过 RAW 类型的底层 TypeSerializer 序列化的字节序列。

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数据湖探索 DLI-Raw Format:参数说明

参数说明表1 参数是否必选默认值类型描述 format 是 (none) String 指定要使用的格式, 这里应该是 'raw'。 raw.charset 否 UTF-8 String 指定字符集来编码文本字符串。 raw.endianness 否 big-endian String 指定字节序来编码数字值的字节。有效值为'big-endian'和'little-endian'。更多细节可查阅字节序。

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数据湖探索 DLI-JSON Format:参数说明

参数说明表1 参数是否必选默认值类型说明 format 是 (none) String 声明使用的格式，这里应为'json'。 json.fail-on-missing-field 否 false Boolean 当解析字段缺失时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，不抛出错误失败）。 json.ignore-parse-errors 否 false Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。 json.timestamp-format.standard 否 'SQL' String 声明输入和输出的TIMESTAMP和TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE 的格式。当前支持的格式为'SQL'和'ISO-8601'：可选参数 'SQL' 将会以 "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.s{precision}" 的格式解析 TIMESTAMP, 例如 "2020-12-30 12:13:14.123"，以 "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.s{precision}'Z'" 的格式解析 TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE, 例如 "2020-12-30 12:13:14.123Z" 且会以相同的格式输出。可选参数 'ISO-8601' 将会以 "yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.s{precision}" 的格式解析输入 TIMESTAMP, 例如 "2020-12-30T12:13:14.123" ，以 "yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.s{precision}'Z'" 的格式解析 TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE, 例如 "2020-12-30T12:13:14.123Z" 且会以相同的格式输出。 json.map-null-key.mode 否 'FALL' String 指定处理 Map 中 key 值为空的方法。当前支持的值有：'FAIL'，'DROP'和'LITERAL'。 Option 'FAIL' 将抛出异常，如果遇到 Map 中 key 值为空的数据。 Option 'DROP' 将丢弃 Map 中 key 值为空的数据项。 Option 'LITERAL' 将使用字符串常量来替换 Map 中的空 key 值。字符串常量的值由 'json.map-null-key.literal' 定义。 json.map-null-key.literal 否 'null' String 当 'json.map-null-key.mode' 是LITERAL的时候，指定字符串常量替换 Map 中的空 key 值。

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