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MySource extends RichParallelSourceFunction<Row>{}，重点实现其中的open、run、close和cancel函数。实现完成后将该类编译打在jar中，通过sql编辑页的UDF Jar上传。 依赖的pom配置文件内容参考如下： <dependency>
自定义函数类型推导 操作场景 类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的
Top-N 功能描述 Top-N 查询是根据列排序找到N个最大或最小的值。最大值集和最小值集都被视为是一种 Top-N 的查询。若在批处理或流处理的表中需要显示出满足条件的 N 个最底层记录或最顶层记录， Top-N 查询将会十分有用。 语法格式 SELECT [column_list]
Top-N 功能描述 Top-N 查询是根据列排序找到N个最大或最小的值。最大值集和最小值集都被视为是一种 Top-N 的查询。如果在批处理或流处理的表中需要显示出满足条件的 N 个最底层记录或最顶层记录， Top-N 查询将会十分有用。 语法格式 SELECT [column_list]
15升级指导。 切换至新版本计算引擎对DLI资源价格是否有影响？ DLI按作业运行所需的计算资源和存储资源计费，与计算引擎版本无关。 如何升级到Flink 1.15版本？ 在DLI管理控制台，购买弹性资源池和队列资源，用于提供执行作业所需的计算资源。 在DLI管理控制台，单击“作业管理 > Flink作业”。
项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 表2 query参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 object 是 String 授权对象，和赋权API中的“object”对应。 "jobs.flink.flink作业ID"，查询指定的作业。 "groups.程序包组名"，查询指定的程序包组。
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
upsert-kafka 将 null 值视为 墓碑消息（在键上删除）。因此，如果该字段可能具有 null 值，我们建议避免使用 upsert-kafka 连接器和 raw format 作为 value.format。 Raw format 连接器是内置的。 参数说明 表1 参数 是否必选 默认值 类型
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前，Avro schema 从表schema 推导。 更多具体使用可参考开源社区文档：Avro Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka
消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka topic。表类型支持源表和结果表。 作为source，upsert-kafka
DliException as e: print(e) return print(table) 完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 创建OBS表 DLI提供创建OBS表的接口。您可以使用该接口创建数据存储在OBS的表。示例代码如下：
orc.compress=SNAPPY 来允许spappy压缩。 数据类型映射 Orc 格式类型的映射和 Apache Hive 是兼容的。下面的表格列出了 Flink 类型的数据和 Orc 类型的数据的映射关系。 表2 数据类型映射 Flink数据类型 Orc物理类型 Orc逻辑类型
队列test_b扩缩容策略配置 单击结果图形化按钮，可以看到队列test_b和test_a所有时间段的优先级和CU设置。 图6 test_b和test_a所有时间段的优先级和CU设置 父主题： 创建弹性资源池和队列
x在应用程序终止时会自动删除driver pod可能会影响到作业的资源管理和清理流程。 Spark3.3.x支持自定义k8s的调度器 说明： Spark2.4.x：不支持使用指定Kubernetes调度器来管理Spark作业的资源分配和调度。 Spark3.3.x：Spark3.3.x支持自定义k8s的调度器。
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
指定使用的格式，此处应为"parquet"。 parquet.utc-timezone 否 false Boolean 使用 UTC 时区或本地时区在纪元时间和 LocalDateTime 之间进行转换。Hive 0.x/1.x/2.x 使用本地时区，但 Hive 3.x 使用 UTC 时区。 数据类型映射
时间窗口join需要至少一个 equi-join 谓词和一个限制了双方时间的 join 条件。 例如使用两个适当的范围谓词（<, <=, >=, >），一个 BETWEEN 谓词或一个比较两个输入表中相同类型的时间属性（即处理时间和事件时间）的相等谓词 比如，以下谓词是合法的窗口 join
时间窗口join需要至少一个 equi-join 谓词和一个限制了双方时间的 join 条件。 例如使用两个适当的范围谓词（<, <=, >=, >），一个 BETWEEN 谓词或一个比较两个输入表中相同类型的时间属性（即处理时间和事件时间）的相等谓词 比如，以下谓词是合法的窗口 join
时间窗口join需要至少一个 equi-join 谓词和一个限制了双方时间的 join 条件。 例如使用两个适当的范围谓词（<, <=, >=, >），一个 BETWEEN 谓词或一个比较两个输入表中相同类型的时间属性（即处理时间和事件时间）的相等谓词 比如，以下谓词是合法的窗口 join
次。 已处理的文件在 source 的整个生命周期内存储在 state 中，因此，source 的 state 在 checkpoint 和 savepoint 时进行保存。 更短的时间间隔意味着文件被更快地发现，但也意味着更频繁地遍历文件系统/对象存储。 如果未设置此配置选项，
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