正在生成
详细信息:
检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3 ); create table printSink( user_id string, amount int ) with
在profiles节点中添加如下内容: <profile> <id>MyProfile</id> <repositories> <repository> <id>HuaweiCloudSDK</id> <url>https://repo
bs/run {project_id}信息请从获取项目ID获取。 请求参数说明详情,请参见批量运行作业。 请求示例 描述:在项目ID为48cc2c48765f481480c7db940d6409d1项目下,运行job_id为298765和298766的作业。 示例URL:POST
orders.proctime as area on orders.area_id = area.area_id; 连接Kafka集群,向Kafka的source topic中插入如下测试数据: {"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop"
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
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
每次匹配里的第一个/最后一个记录。比如PATTERN (A B+ C), FIRST(B.id)代表匹配里的第一个B的id,LAST(B.id)代表匹配里的最后一个B的id。 NEXT()/PREV() 相对偏移,可用在DEFINE里。比如PATTERN (A B+) DEFINE B AS B.price
每次匹配里的第一个/最后一个记录。比如PATTERN (A B+ C), FIRST(B.id)代表匹配里的第一个B的id,LAST(B.id)代表匹配里的最后一个B的id。 NEXT()/PREV() 相对偏移,可用在DEFINE里。比如PATTERN (A B+) DEFINE B AS B.price
数据源类型,“CloudTable”表示数据源为表格存储服务。 region 是 表格存储服务所在区域。 cluster_id 是 待读取数据表所属集群id。 如何查看CloudTable的集群id,请参见《表格存储服务用户指南》中“查看集群基本信息”章节。 table_name 是 待读取数据的表
数据源类型,“CloudTable”表示数据源为表格存储服务。 region 是 表格存储服务所在区域。 cluster_id 是 待读取数据表所属集群id。 如何查看CloudTable的集群id,请参见《表格存储服务用户指南》中“查看集群基本信息”章节。 table_name 是 待读取数据的表
'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3 ); create table printSink( user_id string, amount int ) with
0/16,单击“确定”完成安全组规则添加。 Kafka和CSS实例属于同一VPC和子网下? 是,执行7。Kafka和CSS实例在同一VPC和子网,不用再重复创建增强型跨源连接。 否,执行5。Kafka和CSS实例分别在两个VPC和子网下,则要分别创建增强型跨源连接打通网络。 登录D
pay_time "2021-03-24 10:02:03" user_id 0001 user_name Alice area_id 330106 HMSET redisSource1 order_id 202103241606060001 order_channel appShop
数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据,在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase(Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink数据类型转换。 Flink的HBase
数据源类型,“dis”表示数据源为数据接入服务。 region 是 数据所在的DIS区域。 ak 否 访问密钥ID(Access Key ID)。访问密钥获取方式请参见我的凭证。 sk 否 Secret Access Key,与访问密钥ID结合使用的密钥。访问密钥获取方式请参见我的凭证。 channel 是 数据所在的DIS通道名称。
数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据,在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase(Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink数据类型转换。 Flink的HBase
“window_start” 和 “window_end” 列。和普通的 GROUP BY 子句一样,窗口聚合对于每个组会计算出一行数据。和其他连续表上的聚合不同,窗口聚合不产生中间结果,只在窗口结束产生一个总的聚合结果,另外,窗口聚合会清除不需要的中间状态。 更多介绍和使用请参考开源社区文档:窗口聚合。
"pay_time":"2021-03-24 10:02:03","user_id":"0001","user_name":"Alice","area_id":"330106"} {"order_id":"202103241606060001","order_channel":"appShop"
"pay_time":"2021-03-24 10:02:03","user_id":"0001","user_name":"Alice","area_id":"330106"} {"order_id":"202103241606060001","order_channel":"appShop"
'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3 ); create table printSink( user_id string, amount int ) with