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SQL作业开发 从Kafka读取数据写入到RDS 从Kafka读取数据写入到DWS 从Kafka读取数据写入到Elasticsearch 从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS 从PostgreSQL CDC源表读取数据写入到DWS Flink作业高可靠推荐配置指导（异常自动重启）
line列表： call show_active_instant_list(table => '[table_name]'); 查看某个表某个时间戳后的生效的time line列表： call show_active_instant_list(table => '[table_name]', instant
context.getJobParameter("url","jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3306/table"); context.getJobParameter("driver","com.mysql.jdbc.Driver"); context.getJobParameter("user"
context.getJobParameter("url","jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3306/table"); context.getJobParameter("driver","com.mysql.jdbc.Driver"); context.getJobParameter("user"
图2 选择连接器类型 选择“云数据库 MySQL”后单击“下一步”，配置云数据库 MySQL连接的参数。 单击“显示高级属性”可查看更多可选参数，具体请参见配置云数据库MySQL/MySQL数据库连接。这里保持默认，必填参数如表1所示。 表1 MySQL连接参数 参数名 说明 取值样例
BlackHole ClickHouse DataGen Doris DWS Elasticsearch 对象存储OBS Hbase Hive Hudi JDBC Kafka MySql CDC Print Redis Upsert Kafka 父主题： Flink Opensource
创建源表 DataGen源表 DWS源表 Hbase源表 JDBC源表 Kafka源表 MySQL CDC源表 Postgres CDC源表 Redis源表 Upsert Kafka源表 FileSystem源表 父主题： 数据定义语句DDL
histogram_numeric函数的返回值的类型不同 说明： Spark SQL中的histogram_numeric函数返回一个结构体数组（x,y），不同版本的引擎x的类型不同。 Spark2.4.x：Spark 3.2或更早版本中，x为double类型。 Spark3.3.x：x类型等于函数输入值的类型。
创建表相关语法 表1 创建表相关语法 语法分类 功能描述 创建源表 DataGen源表 DWS源表 Hbase源表 JDBC源表 Kafka源表 MySQL CDC源表 Postgres CDC源表 Redis源表 Upsert Kafka源表 创建结果表 BlackHole结果表 ClickHouse结果表
不支持子查询 x -> 2 + (SELECT 3) 不支持聚合函数 x -> max(y) 示例 通过transform()函数获取数组元素的平方： SELECT numbers, transform(numbers, n -> n * n) as squared_numbers
前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from
创建函数 功能描述 DLI支持创建使用UDF和UDTF等自定义函数应用于Spark作业开发当中。 具体使用自定义函数端到端的开发指导可以参考：Spark SQL作业使用UDF和Spark SQL作业使用UDTF。 语法格式 1 2 3 4 5 CREATE FUNCTION [db_name
参考增强型跨源连接，在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列
OPTIONS ('url'='jdbc:mysql://192.168.6.150:3306','dbtable'='test.customer','user'='root','password'='**','driver'='com.mysql.jdbc.Driver')");
'connector.url' = 'jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3306/xx', 'connector.table' = 'jdbc_table_name', 'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', 'connector
INSERT 语法 INSERT { INTO | OVERWRITE } [TABLE] table_name [(column_list)] [ PARTITION (partition_clause)] {select_statement | VALUES (value [
BC中： 根据MySQL和kafka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MySQL和kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 在MySQL的flink数
C中： 根据MySQL和kafka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MySQL和kafka的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 在MySQL的flink数
'null'] 在从JSON转换为ROW时，支持JSON数组和JSON对象。 JSON数组可以具有混合元素类型，JSON Map可以有混合值类型。这使得在某些情况下无法将其转换为SQL数组和Map。为了解决该问题，HetuEngine支持对数组和Map进行部分转换： SELECT CAST(JSON'[[1
CARDINALITY(array) 返回数组中元素个数 array ‘[’ integer ‘]’ 返回数组索引为integer的元素。索引从1开始 ELEMENT(array) 返回数组中的唯一元素。 若数组为空，则返回null 若数组中元素个数大于1，则抛出异常 CARDINALITY(map)
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