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JDBC源表 功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector，用于从数据库读取相应的数据。 前提条件 要与实例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。 如何设置安全组规则
从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 CDC是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中，还可以对数据进行一定的处理
使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 操作场景 DLI完全兼容开源的Apache Spark，支持用户开发应用程序代码来进行作业数据的导入、查询以及分析处理。本示例从编写Spark程序代码读取和查询OBS数据、编译打包到提交Spark Jar作业等完整的操作步骤说明来帮助您在
scala样例代码 开发说明 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 构造依赖信息，创建SparkSession
窗口函数 窗口表值函数（Windowing TVFs） 窗口是处理无限流的核心。窗口把流分割为有限大小的 “桶”，这样就可以在其之上进行计算。 Apache Flink 提供了如下 窗口表值函数（table-valued function, 缩写TVF）把表的数据划分到窗口中： 滚动窗口
DWS源表 功能描述 DLI将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务
DWS源表（不推荐使用） 功能描述 DLI将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等
MySql CDC 功能描述 MySQL的CDC源表，即MySQL的流式源表，会先读取数据库的历史全量数据，并平滑切换到Binlog读取上，保证数据的完整读取。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表 前提条件 MySQL CDC要求MySQL版本为5.6，5.7或8.0.x
本文样例表数据准备 --创建具有TINYINT类型数据的表。 CREATE TABLE int_type_t1 (IT_COL1 TINYINT) ; --插入TINYINT类型数据 insert into int_type_t1 values (TINYINT
窗口Top-N 功能描述 窗口 Top-N 是特殊的 Top-N，它返回每个分区键的每个窗口的N个最小或最大值。 与普通Top-N不同，窗口Top-N只在窗口最后返回汇总的Top-N数据，不会产生中间结果。窗口 Top-N 会在窗口结束后清除不需要的中间状态。 窗口 Top-N 适用于用户不需要每条数据都更新
在DLI控制台创建数据库和表 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表
INSERT 语法 INSERT { INTO | OVERWRITE } [TABLE] table_name [(column_list)] [ PARTITION (partition_clause)] {select_statement | VALUES (value [,
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
DWS结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到数据仓库服务（DWS）中。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。
从PostgreSQL CDC源表读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 CDC是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中，还可以对数据进行一定的处理
保留关键字 一些字符串的组合已经被预留为关键字以备未来使用。 如果使用以下字符串作为字段名，请在使用时使用反引号将该字段名包起来，例如 `value`, `count` 。 A, ABS, ABSOLUTE, ACTION, ADA, ADD, ADMIN, AFTER, ALL,
DWS结果表（不推荐使用） 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到数据仓库服务（DWS）中。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、
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
在DLI使用Hudi提交Spark Jar作业 提交Spark jar作业的场景需要手动配置由LakeFormation提供元数据服务的Hudi锁实现类，请参照 Hudi锁配置说明。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Spark作业”，进入到Spark作业的界面。 提交Hudi
窗口关联 窗口关联就是增加时间维度到关联条件中。在此过程中，窗口关联将两个流中在同一窗口且符合 join 条件的元素 join 起来。窗口关联的语义和 DataStream window join 相同。 在流式查询中，与其他连续表上的关联不同，窗口关联不产生中间结果，只在窗口结束产生一个最终的结果
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