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而且在延迟时间内到达的每个数据都会更新输出结果。 说明： 当时间窗口为处理时间时，无论lateness_interval为何值，都不会有效果。 period_interval和lateness_interval不可为负数。 当period_interval为0时，表示没有使用窗口的周期触发策略；
WHEN flag IN ('android', 'iphone')THEN user_id ELSE NULL END) AS app_uv 可调整为 COUNT(DISTINCT user_id) FILTER(WHERE flag IN ('android', 'iphone'))
Flink SQL作业Kafka分区数增加或减少，怎样不停止Flink作业实现动态感知？ 问题描述 用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。初期Flink作业规划的Kafka的分区数partition设置过小或过大，后期需要更改Kafka区分数。
自拓展输出流 用户可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入指定的云生态或者开源生态。 语法格式 CREATE SINK STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* ) WITH (
自拓展输出流 用户可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入指定的云生态或者开源生态。 语法格式 CREATE SINK STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* ) WITH (
类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别数目极有可能发生变化，DLI服务提供一种能够应对此类场景，无需提前设定聚类数目，并且低延时的在线聚类算法。
类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别数目极有可能发生变化，DLI服务提供一种能够应对此类场景，无需提前设定聚类数目，并且低延时的在线聚类算法。
userDefined结果表 功能描述 您可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入到指定的云生态或者开源生态。 前提条件 已编写代码实现自定义sink类： 自定义sink类需要继承Flink开源类：RichSinkFunction，并指定数据类型为：Tuple2<Boolean
userDefined结果表 功能描述 您可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入到指定的云生态或者开源生态。 前提条件 已编写代码实现自定义sink类： 自定义sink类需要继承Flink开源类：RichSinkFunction，并指定数据类型为：Tuple2<Boolean
QL便可实现海量数据查询分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载，存算分离架构，存储资源和计算资源按需灵活配置，提高了资源利用率，降低了成本。 企业级多租户 支持计算资源按租户隔离，数据权限控制到队列、作业，帮助企业实现部门间的数据共享和权限管理。
[EXTENDED] [db_name.] function_name; 关键字 EXTENDED：显示扩展使用信息。 注意事项 返回已有函数的元数据（实现类和用法），如果函数不存在，则系统报错。 示例 查看函数mergeBill的相关信息。 1 DESCRIBE FUNCTION mergeBill;
[EXTENDED] [db_name.] function_name; 关键字 EXTENDED：显示扩展使用信息。 注意事项 返回已有函数的元数据（实现类和用法），如果函数不存在，则系统报错。 示例 查看函数mergeBill的相关信息。 1 DESCRIBE FUNCTION mergeBill;
公网数据源指的是可以通过互联网访问的数据源。这些数据源资源有一个公网IP地址，配置DLI与公网网络联通可以实现对这些数据源的访问。 本节提供了详细的操作指导，介绍如何通过设置SNAT规则和配置路由信息，实现DLI服务与公网的网络连接。 操作流程 图1 配置DLI队列访问公网流程 步骤1：创建VPC
DLI增强型跨源连接创建对等连接的主要原因是为了实现DLI与不同VPC中的数据源之间的网络连通。 当DLI需要访问外部数据源，而这些数据源位于不同的VPC中时，由于网络隔离，DLI默认无法直接读取这些数据源的数据。通过创建增强型跨源连接，可以采用对等连接的方式打通DLI与数据源的VPC网络，从而实现数据的互通和跨源分析。
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
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
创建一个Kafka源表，用来从Kafka指定Topic中读取消费数据； 创建一个结果表，用来通过JDBC向MySQL中写入结果数据。 实现相应的处理逻辑，以实现各个指标的统计。 为了简化最终的处理逻辑，使用创建视图进行数据预处理。 利用over窗口条件和过滤条件结合以去除重复数据（该方式是利用了top
自拓展输入流 用户可通过编写代码实现从想要的云生态或者开源生态获取数据，作为Flink作业的输入数据。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 CREATE SOURCE STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)*
而且在延迟时间内到达的每个数据都会更新输出结果。 说明： 当时间窗口为处理时间时，无论lateness_interval为何值，都不会有效果。 period_interval和lateness_interval不可为负数。 当period_interval为0时，表示没有使用窗口的周期触发策略；
自拓展输入流 用户可通过编写代码实现从想要的云生态或者开源生态获取数据，作为Flink作业的输入数据。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 CREATE SOURCE STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)*
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