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join始终会加入最新版本的时态表。Flink支持分区表和 Hive非分区表的临时连接，对于分区表，Flink 支持自动跟踪Hive表的最新分区。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write 注意事项 Flink目前不支持与Hive表进行基于事件时间event-time的时间关联。
DLI SDK功能矩阵 SDK开发指南指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用DLI SDK提供的接口函数进行二次开发。 Java、Python SDK功能矩阵请参见表1 表1 SDK功能矩阵 语言 功能 内容 Java OBS授权 介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java
Connector概述 Flink Doris Connector 可以支持通过 Flink 操作（读取、插入、修改、删除） Doris 中存储的数据。详情可参考Flink Doris Connector 只能对Unique Key模型的表进行修改和删除操作。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型
去重 功能描述 对在列的集合内重复的行进行删除，只保留第一行或最后一行数据。 语法格式 SELECT [column_list] FROM ( SELECT [column_list], ROW_NUMBER() OVER ([PARTITION BY col1[
聚合函数 聚合函数是从一组输入值计算一个结果。例如使用COUNT函数计算SQL查询语句返回的记录行数。聚合函数如表1所示。 表1 聚合函数表 函数 返回值类型 描述 COUNT([ ALL ] expression | DISTINCT expression1 [, expression2]*)
集合操作 Union/Union ALL/Intersect/Except 语法格式 1 query UNION [ ALL ] | Intersect | Except query 语法说明 UNION返回多个查询结果的并集。 Intersect返回多个查询结果的交集。 Except返回多个查询结果的差集。
聚合函数 聚合函数是从一组输入值计算一个结果。例如使用COUNT函数计算SQL查询语句返回的记录行数。聚合函数如表1所示。 表1 聚合函数表 函数 返回值类型 描述 COUNT([ ALL ] expression | DISTINCT expression1 [, expression2]*)
集合操作 Union/Union ALL/Intersect/Except 语法格式 1 query UNION [ ALL ] | Intersect | Except query 语法说明 UNION返回多个查询结果的并集。 Intersect返回多个查询结果的交集。 Except返回多个查询结果的差集。
JOIN Equi-join 语法格式 1 2 FROM tableExpression INNER | LEFT | RIGHT | FULL JOIN tableExpression ON value11 = value21 [ AND value12 = value22]
JSON函数 JSON函数使用SQL标准的ISO/IEC TR 19075-6中描述的JSON路径表达式。它们的语法受到ECMAScript的启发并采用了ECMAScript的许多特性，但既不是其子集，也不是其超集。 路径表达式有两种，一种是宽松模式，另一种是严格模式。当省略时，
聚合函数 聚合函数将所有的行作为输入，并返回单个聚合值作为结果。 表1 聚合函数 函数 描述 COUNT([ ALL ] expression | DISTINCT expression1 [, expression2]*) 默认情况下或使用关键字 ALL，返回不为 NULL 的表达式的输入行数。使用
ROLL_BACK 命令功能 用于回滚指定的commit。 命令格式 call rollback_to_instant(table => '[table_name]', instant_time => '[instant]'); 参数描述 表1 参数描述 参数 描述 table_name
SHOW_INVALID_PARQUET 命令功能 查看执行路径下损坏的parquet文件。 命令格式 call show_invalid_parquet(path => 'path') 参数描述 表1 参数描述 参数 描述 是否必填 path 需要查询的FS路径 是 示例 call
SparkSQL天然与Hive集成，无需考虑元数据问题。该条建议针对的是通过Spark Datasource API或者Flin写Hudi表的场景，通过这两种方式写Hudi时需要增加向Hive同步元数据的配置项；该配置的目的是将Hudi表的元数据统一托管到Hive元数据服务中，为后续的跨引擎操作数据以及数据管理提供便利。
I中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
sink.parallelism 否 无 Integer 为Print结果表定义并行度。默认情况下，并行度由框架决定，与上游并行度一致。 示例 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，运行如下作业脚本，通过DataGen表产生随机数据并输出到Print结果表中。
'product_name_10', 10.1234, 1000, 500, 200, '2023-11-25 02:10:58', 'update_user_10'); 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业脚本，并提交运行。该作业模拟从ka
avro的形式写入作为sink的topic中。 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
SELECT SELECT 语法格式 1 2 3 4 5 6 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem ]* } FROM tableExpression [ WHERE booleanExpression
SELECT SELECT 语法格式 1 2 3 4 5 6 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem ]* } FROM tableExpression [ WHERE booleanExpression
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