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离线Compaction配置 对于MOR表的实时业务，通常设置在写入中同步生成compaction计划，因此需要额外通过DataArts或者脚本调度SparkSQL去执行已经产生的compaction计划。 执行参数 set hoodie.compact.inline = true;
状态码 状态码如表1所示。 表1 状态码 状态码 编码 状态码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTP的新版本协议。
ORDER BY ORDER BY ORDER BY子句用于按一个或多个输出表达式对结果集排序。 ORDER BY expression [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...] 每个expression可以由输出列组成，也可以是按位置选择输出列的序号。
修改全局变量 功能介绍 该API用于修改全局变量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 PUT /v1.0/{project_id}/variables/{var_name} 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明
创建表时指定表的生命周期 功能描述 DLI提供了表生命周期管理功能，在创建表时指定表的生命周期。DLI会根据每张表的最后修改时间和表的生命周期来判断是否要回收此表。通过设置表的生命周期，可以帮助您更好的管理数目众多的表，自动清理长期不再使用的数据表，简化数据表的回收流程。同时支持数据恢复设置，避免因误操作丢失数据。
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。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数 是否必选
Upsert Kafka结果表 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，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。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。
Spark 3.1.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.1.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.1.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.1.1版本发布时间 版本名称 发布时间
DataGen 功能描述 DataGen主要用于生成随机数据，可用于调试以及测试等场景。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表 注意事项 创建DataGen表时，表字段类型不支持Array，Map和Row复杂类型，可以通过CREATE TABLE语句中的“COMPUTED
比较函数 表1 比较函数 SQL函数 返回类型 描述 value1 = value2 BOOLEAN 如果 value1 等于 value2 返回 TRUE； 如果 value1 或者 value2 为 NULL 返回 UNKNOWN。 value1 <> value2 BOOLEAN
Flink作业输出流写入数据到OBS，通过该OBS文件路径创建的DLI表查询无数据 问题现象 使用Flink作业输出流写入数据到了OBS中，通过该OBS文件路径创建的DLI表进行数据查询时，无法查询到数据。 例如，使用如下Flink结果表将数据写入到OBS的“obs://obs-sink/car_infos”路径下。
转换函数 cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。
十进制函数和操作符 DECIMAL 字面量 可以使用 DECIMAL 'xxxxxxx.yyyyyyy' 语法来定义 DECIMAL 类型的字面量。 DECIMAL 类型的字面量精度将等于字面量（包括尾随零和前导零）的位数。范围将等于小数部分（包括尾随零）的位数。 示例字面量 数据类型
Kafka结果表 功能描述 DLI通过Kafka结果表将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，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。 前提条件
AS：使用CTAS创建表。 参数说明 表1 参数描述 参数 是否必选 描述 db_name 否 Database名称。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name 是 Database中的表名。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。匹配规则为：^(
string_split string_split函数，根据指定的分隔符将目标字符串拆分为子字符串，并返回子字符串列表。 语法说明 string_split(target, separator) 表1 string_split参数说明 参数 数据类型 说明 target STRING
队列权限管理 管理员用户和队列的所有者拥有队列的所有操作权限，且根据业务需求对其他用户分配队列的操作权限，确保用户之间的作业互不影响，保障作业的执行性能。本节操作介绍队列权限管理的相关操作。 操作须知 管理员用户和队列的所有者拥有所有权限，不需要进行权限设置且其他用户无法修改其队列权限。
regexp_extract REGEXP_EXTRACT函数用于将字符串source按照pattern的分组规则进行字符串匹配，返回第groupid个组匹配到的字符串内容。 命令格式 regexp_extract(string <source>, string <pattern>[
Confluent Avro Format 功能描述 Avro Schema Registry (avro-confluent) 格式能让您读取被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer序列化的记录，以及可以写入成能被
userDefined源表 功能描述 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
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