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CSV Format 功能描述 CSV Format 允许我们基于CSV schema 进行解析和生成CSV 数据。目前的CSV schema 是基于table schema 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
JSON Format 功能描述 JSON Format 能读写 JSON 格式的数据。当前，JSON schema 是从 table schema 中自动推导而得的。更多具体使用可参考开源社区文档：JSON Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka
Raw Format 功能描述 Raw format 允许读写原始（基于字节）值作为单个列。 Raw Format将 null 值编码成 byte[] 类型的 null。这样在 upsert-kafka 中使用时可能会有限制，因为 upsert-kafka 将 null 值视为
内置函数 具体使用请参考开源社区文档：内置函数。 比较函数 逻辑函数 算术函数 字符串函数 时间函数 条件函数 类型转换函数 集合函数 JSON函数 值构建函数 值获取函数 分组函数 Hash函数 聚合函数 表值函数 父主题： 函数
字符串函数 表1 字符串函数 SQL函数 描述 string1 || string2 返回 STRING1 和 STRING2 的连接。 CHAR_LENGTH(string) CHARACTER_LENGTH(string) 返回字符串中的字符数。 UPPER(string) 以大写形式返回字符串。
类型转换函数 表1 类型转换函数 SQL函数 描述 CAST(value AS type) 返回被强制转换为类型 type 的新值。 例如 CAST('42' AS INT) 返回 42； CAST(NULL AS VARCHAR) 返回 VARCHAR 类型的 NULL。 TYPEOF(input)
OrderBy & Limit OrderBy 功能描述 主要根据时间属性按照升序进行排序 注意事项 目前仅支持根据时间属性进行排序 示例 对订单根据订单时间进行升序排序 SELECT * FROM Orders ORDER BY orderTime; Limit 功能描述 限制返回的数据结果个数
创建结果表 BlackHole结果表 ClickHouse结果表 DWS结果表 Elasticsearch结果表 Hbase结果表 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
ClickHouse 功能描述 DLI支持将Flink作业数据输出到ClickHouse数据库中，表类型仅支持结果表。 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级
Hive方言 简介 从Flink 1.11.0 开始，在使用Hive方言时，Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性，改善与Hive的互操作性，并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考：Apache Flink
Redis Redis源表 Redis结果表 Redis维表 父主题： Connector列表
窗口聚合 窗口表值函数(TVF)聚合 窗口聚合是通过GROUP BY子句定义的，其特征是包含窗口表值函数产生的 “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
SHOW_HOODIE_PROPERTIES 命令功能 查看指定hudi表的hoodie.properties文件中的配置。 命令格式 call show_hoodie_properties(table => '[table_name]'); 参数描述 表1 参数描述 参数 描述
Elasticsearch 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch 引擎的索引中。 Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚
Hbase维表 功能描述 创建Hbase维表用于与输入流连接生成宽表。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase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。
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持
DROP COLUMN 功能开启 配置参数： hoodie.schema.evolution.enable=true 命令功能 ALTER TABLE ... DROP COLUMN语法用于删除列。 命令语法 ALTER TABLE tableName DROP COLUMN|COLUMNS
数据定义语句DDL 创建源表 创建结果表 创建维表 父主题： Flink Opensource SQL1.10语法参考
数据操作语句DML SELECT 集合操作 窗口 JOIN OrderBy & Limit Top-N 去重 父主题： Flink Opensource SQL1.10语法参考
自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 POM依赖 <dependency>
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