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推导出来的。更多具体使用可参考开源社区文档：CSV Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka FileSystem 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明 format 是 (none) String 指定要使用的格式，这里应该是 'csv'。 csv
Parquet 数据。更多具体使用可参考开源社区文档：Parquet Format。 支持的Connector FileSystem 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 描述 format 是 无 String 指定使用的格式，此处应为"parquet"。 parquet
parallelize([Row(1, "John"), Row(2, "Bob")]) 构造DataFrame 1 dataFrame = sparkSession.createDataFrame(rdd, schema) 保存数据到CSS 1 dataFrame.write
"'Cols'='booleanf:CF1.booleanf,shortf:CF1.shortf,intf:CF1.intf,longf:CF2.longf,floatf:CF1.floatf,doublef:CF2.doublef'," +
创建DWS维表 创建DWS表用于与输入流连接。 前提条件 请务必确保您的账户下已创建了所需的DWS实例。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 create table dwsSource ( attr_name attr_type
INT)) -- '1' JSON_STRING(1) -- 'true' JSON_STRING(TRUE) -- '"Hello, World!"' JSON_STRING('Hello, World!') -- '[1,2]' JSON_STRING(ARRAY[1, 2]) JSON_VALUE(jsonValue
MINUTE) 返回 12:45:00。 (timepoint1, temporal1) OVERLAPS (timepoint2, temporal2) BOOLEAN 如果由 (timepoint1, temporal1) 和 (timepoint2, temporal2) 定义的两个时间间隔重叠，则返回
Format允许读写ORC数据。更多具体使用可参考开源社区文档：Orc Format。 支持的Connector FileSystem 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 描述 format 是 无 String 指定要使用的格式，这里应该是 'orc'。 Orc 格式也支持来源于
count += 1; } // Restract撤回操作，和accumulate操作相反 public void retract(WeightedAvgAccum acc, long iValue) { acc.sum -= iValue; acc.count -= 1; } // 合并多个accumulator值
数据。目前的CSV schema 是基于table schema 推导出来的。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数 是否必选 默认值 类型 说明 format 是 (none) String 指定要使用的格式，这里应该是 'csv'。 csv.field-delimiter
程序，采用反向类加载机制（child-first），可通过优化参数设置某些依赖包由父类加载器加载：parent.first.classloader.jars=test1.jar,test2.jar Flink 1.15 Jar 系统内置jar包清单，请在FLink作业的日志中获取Flink 1.15相关依赖包信息：
消息。 更多具体使用可参考开源社区文档：Canal Format。 支持的Connector Kafka Filesystem 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明 format 是 (none) String 指定要使用的格式，此处应为 'canal-json'
4 AS quarter FROM orders 创建一个视图的同时设置表属性： create or replace view view1 comment 'the first view' TBLPROPERTIES('format'='orc') as select * from
'Cols' = 'booleanf:CF1.booleanf, shortf:CF1.shortf, intf:CF1.intf, \ longf:CF1.longf, floatf:CF1.floatf, doublef:CF1.doublef')") ZKHost、R
table1; 若不需要table1中的全部数据，可以将“AS SELECT * FROM table1”改为“AS SELECT col_1 FROM table1 WHERE col_1 = “Ann”，这样就可以通过执行SELECT语句从table1中单独指定col_1列等于
库或者文件系统作为目标数据源，否则下游处理业务需要加上去重逻辑（最新成功Checkpoint记录位点到异常时间段内的数据会重复消费）。 图1 Flink作业配置参数 对于Flink Jar作业，您需要在代码中开启Checkpoint，同时如果有自定义的状态需要保存，您还需要实现L
jar作业时，CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并，需要消耗较高的内存资源，按照之前的表设计规范以及实际流量的波动结合考虑，建议Compaction作业CPU与内存的比例按照1:4~1:8配置，保证Com
shiftrightunsigned(8,3); -- 1 sign(x) → [same as input] 返回x的符号函数 如果x=0，返回0 x<0，返回-1 x>0，返回1 select sign(-32.133);-- -1 select sign(32.133); -- 1 select sign(0);--0
打包Spark或Flink jar作业jar包时，请不要上传平台已有的依赖包，以免与平台内置依赖包冲突。内置依赖包信息请参考DLI内置依赖包。 约束与限制 表1 程序包使用约束限制 限制项 说明 程序包 程序包支持删除，但不支持删除程序包组。 支持上传的程序包类型： JAR：用户jar文件。 PyFile：用户Python文件。
对等连接的连接状态： 跨源连接的状态信息，包括以下三种状态：创建中、已激活、已失败。 当连接状态显示为“已失败”时，单击左边对应的，可查看详细的错误信息。 图1 查看增强型跨源连接详情 父主题： 管理增强型跨源连接
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