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Elasticsearch结果表 OpenTSDB结果表 userDefined结果表 Print结果表 FileSytem结果表 父主题： 数据定义语句DDL
LOCAL TIME ZONE，INTERVAL，ARRAY，MULTISET，MAP，ROW 在SQL语法中这些类型用于定义表中列的数据类型。 父主题： SQL语法约束与定义
LOCAL TIME ZONE，INTERVAL，ARRAY，MULTISET，MAP，ROW 在SQL语法中这些类型用于定义表中列的数据类型。 父主题： SQL语法约束与定义
ttp_port”配置参数值。默认为：21425。 数据库名为ClickHouse集群创建的数据库名称。 connector.table 是 要创建的ClickHouse的表名。 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。 如果建表时不指定该参数，驱动会自动通过ClickHouse的url提取。
FileSystem结果表 功能描述 FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完
FileSytem结果表 功能描述 FileSystem结果表用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。数据生成后，可直接对生成的目录创建非DLI表，通过DLI SQL进行下一步处理分析，并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。
Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息，请参见《数据接入服务用户指南》。
JDBC结果表 Kafka结果表 Print结果表 Redis结果表 Upsert Kafka结果表 FileSystem结果表 父主题： 数据定义语句DDL
table-name 否 table存储模式下必配，redis中存储表名。在table存储模式下，数据将以hash类型存储到redis，其中key为：${table-name}:${ext-key}，field名为列名。 说明： table存储模式：将connector.table-name、connector
Elasticsearch结果表根据是否定义了主键确定是在upsert模式还是在append模式下工作。 如果定义了主键，Elasticsearch Sink将在upsert模式下工作，该模式可以消费包含UPDATE和DELETE的消息。 如果未定义主键，Elasticsearch S
若未在创建Redis结果表的语句中定义Redis key的字段，则会使用生成的uuid作为key。 若需要指定Redis中的key，则需要在flink的Redis结果表中定义主键，该主键的值即为key。 Redis结果表若定义主键，则不能够定义复合主键，即主键只能是一个字段，不能是多个字段。
snappy、bzip2、xz。 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
table-name 否 table存储模式下必配，redis中存储表名。在table存储模式下，数据将以hash类型存储到redis，其中key为：${table-name}:${ext-key}，field名为列名。 说明： table存储模式：将connector.table-name、connector
包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）为DLI提供托管的分布式搜索引擎服务，完全兼容开源Elasticsearch搜索引擎，支持结
Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息，请参见《数据接入服务用户指南》。
FileSystem源表 功能描述 本节介绍FileSystem源表的定义，以及创建源表时使用的参数和示例代码。 前提条件 该场景作业需要建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如
指定的云生态或者开源生态。 前提条件 已编写代码实现自定义sink类： 自定义sink类需要继承Flink开源类：RichSinkFunction，并指定数据类型为：Tuple2<Boolean, Row>。 例如开发自定义类MySink：public class MySink extends
List<String> 定义表中的列作为key的列表，同时需要配置'key.format'。 该参数默认为空，因此没有定义key。 使用形式如：'field1;field2'。 key.fields-prefix 否 无 String 为所有Kafka消息键（Key）指定自定义前缀，以避免与消息体（Value）格式字段重名。
'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'
您可通过编写代码实现从云生态或者开源生态获取数据，再把获取到的数据作为Flink作业的输入数据。 前提条件 自定义source类需要继承类RichParallelSourceFunction，并指定数据类型为Row。 例如自定义类MySource：public class MySource extends R
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