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could be: t.id, t.id.; 出现这个提示，表示进行join操作的两个表中包含相同的字段，但是在执行命令时，没有指定该字段的归属。 例如：在表tb1和tb2中都包含字段“id”。 错误的命令： select id from tb1 join tb2; 正确的命令： select
= 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--其中url中的flink表示MySQL中orders表所在的数据库名 'table-name' = 'orders', 'username' = 'MySQLUsername'
信息，能够检测到表的字段的增加或者减少，主要用于表中元数据未修改，表的数据修改的场景。 语法格式 1 REFRESH TABLE [db_name.]table_name; 关键字 无。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name Database名称，由字母、数字和
指定分组的字段，支持单字段及多字段分组。 col_name_list 字段列表。 ORDER BY 对查询结果进行排序。 ASC/DESC ASC为升序，DESC为降序，默认为ASC。 CLUSTER BY 为分桶且排序，按照分桶字段先进行分桶，再在每个桶中依据该字段进行排序，即当DISTRIBUTE
GROUPING SETS 功能描述 GROUPING SETS生成交叉表格行，可以实现GROUP BY字段的交叉统计。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY col_name_list
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"
偏移量，取值需要大于等于0，默认值为0。 limit 否 Integer 返回的数据条数，取值需要大于等于0，默认返回所有数据。 keyword 否 String 数据库名过滤关键字，模糊匹配，获取数据库名含有该关键字的所有数据库。 tags 否 String 数据库标签。格式为“key=value”，例如：
信息补全，而维表就是代表存储数据维度信息的数据源。常见的用户维表有 MySQL，Redis等。 结果表：Flink作业输出的结果数据表，将每条实时处理完的数据写入的目标存储，如 MySQL，HBase 等数据库。 示例： Flink 实时消费用户订单数据的 Kafka 源表，通过
否 BIGINT 将字符串按照split1和split2拆分后，返回key值对应的Value。 返回值说明 返回STRING类型。 split1或split2值为NULL时，返回NULL。 str或key值为NULL或没有匹配的key时，返回NULL。 如果有多个Key-Valu
使用JDBC作为数据源，Print作为sink，从RDS MySQL数据库中读取数据，并写入到Print中。 参考增强型跨源连接，根据RDS MySQL所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置RDS MySQL的安全组，添加入向规则使其对Flin
BY：根据指定的字段进行分桶，支持单字段及多字段，不会在桶内进行排序。与SORT BY配合使用即为分桶后的排序。 注意事项 所排序的表必须是已经存在的，否则会出错。 举例 根据字段score对表student进行分桶。 1 2 SELECT * FROM student DISTRIBUTE BY score;
BY：根据指定的字段进行分桶，支持单字段及多字段，并在桶内进行排序。 注意事项 所排序的表必须是已经存在的，否则会出错。 示例 根据字段score对表student进行分桶并进行桶内局部降序排序。 1 2 SELECT * FROM student CLUSTER BY score; 父主题： 排序
当配置项支持参数化时，表示将记录中的一列或者多列作为该配置项的一部分。例如当配置项设置为car_${car_brand}时，如果一条记录的car_brand列值为BMW，则该配置项在该条记录下为car_BMW。 若支持动态列，则其形式需要为${columnName}，其中columnName为相应的字段名。 示例
PERMISSIVE（默认）：尽可能地解析bad records，如果遇到不能转换的字段，则整行为null DROPMALFORMED：忽略掉无法解析的bad records FAILFAST：遇到无法解析的记录时，抛出异常并使Job失败 BADRECORDSPATH：指定导入过程中错误记录的存储目录。
前期准备 创建DLI数据库 登录DLI管理控制台，选择“SQL编辑器”，在SQL编辑器中“执行引擎”选择“spark”，“队列”选择已创建的SQL队列。 在SQL编辑器中输入以下语句创建数据库“testdb”。详细的DLI创建数据库的语法可以参考创建DLI数据库。 create database
通用队列操作OBS表如何设置AK/SK 如何查看DLI Spark作业的实际资源使用情况 将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？ 如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle
Hudi具有主键唯一性机制，但在分区表的场景下通常只能保证分区内主键唯一，因此如果分区键的值发生变更后，会导致相同主键的行记录出现多条的情况。在以日期分区的场景，可采用数据的创建时间为分区字段，切记不要采用数据更新时间做分区。 当指定Hudi的索引类型为Global索引类型时，Hu
为了提升并发读取的性能，建议使用自增列。 lowerBound partitionColumn设置的字段数据最小值，该值包含在返回结果中。 upperBound partitionColumn设置的字段数据最大值，该值不包含在返回结果中。 numPartitions 读取数据时并发数。 说明： 实际读取数据时，会根
builder.appName("datasource-rds").getOrCreate() 通过DataFrame API 访问 连接参数配置 1 2 3 4 5 url = "jdbc:mysql://to-rds-1174404952-ZgPo1nNC.datasource
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