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勿与offset或start-time同时设置；若enable-checkpoint为true，与checkpoint-app-name需要同时配置。 connector. checkpoint-app-name 否 DIS服务的消费者标识，当不同作业消费相同通道时，需要区分不同的消费者标识，以免checkpoint混淆。
sql import SparkSession 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-hbase").getOrCreate() 通过SQL API访问 创建DLI跨源访问HBase的关联表
nodes) .mode(SaveMode.Append) .save() SaveMode 有四种保存类型： ErrorIfExis：如果已经存在数据，则抛出异常。 Overwrite：如果已经存在数据，则覆盖原数据。 Append：如果已经存在数据，则追加保存。 Ig
StructField, StructType} 创建session val sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-mongo").getOrCreate() 通过SQL API访问 创建DLI跨源访问 mongo的关联表
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 滑动窗口 累积窗口 逻辑上，每个元素可以应用于一个或多个窗口，这取决于所使用的窗口表值函数的类型。例如：滑动窗口可以把单个元素分配给多个窗口。 窗口表值函数 是 Flink 定义的多态表函数（Polymorphic
'2021-03-24 10:02:03','0001','Alice','330106'), ('202103241606060001','appShop','2021-03-24 16:06:06','200.00','180.00','2021-03-24 16:10:06','0001'
定是在upsert模式还是在append模式下工作。 如果定义了主键，Elasticsearch Sink将在upsert模式下工作，该模式可以消费包含UPDATE和DELETE的消息。 如果未定义主键，Elasticsearch Sink将以append模式工作，该模式只能消费INSERT消息。
+I(202103241606060001,appShop,2021-03-24T16:06:06,200.0,180.0,2021-03-2416:10:06,0001,Alice,330106) +I(202103251202020001,miniAppShop,2021-03-25T12:02:02
jetty-util-ajax-9.4.31.v20200723.jar snappy-java-1.1.7.5.jar curator-framework-4.2.0.jar jetty-webapp-9.4.31.v20200723.jar spark-catalyst_2.11-2
"timestampType":"LogAppendTime","event_time":"2023-11-16 11:16:30.369","message":"{\"order_id\":\"202103251202020001\", \"order_channel\":\"miniAppShop\",
'iphone')THEN user_id ELSE NULL END) AS app_uv 可调整为 COUNT(DISTINCT user_id) FILTER(WHERE flag IN ('android', 'iphone')) AS app_uv 维表join优化 维表join根据左表进入的每
当版本为7时，由于elasticsearch使用默认的_doc类型，因此该属性无效 update-mode 是 sink的写入类型，支持append和upsert connector.key-delimiter 否 连接复合主键的拼接符，默认为_ connector.key-null-literal
"area_id":"330106"} {"order_id":"202103241606060001","order_channel":"appShop","order_time":"2021-03-24 16:06:06","pay_amount":200.0,"real_pay":180
2 3 SparkContext sparkContext = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("datasource-mongo")); JavaSparkContext javaSparkContext = new Ja
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topic中插入如下测试数据： {"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop", "order_time":"2021-03-24 16:06:06", "pay_amount":"200.00", "real_pay":"180
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计算精确百分位数，适用于小数据量。先对指定列升序排列，然后取精确的第p位百分数。p必须在0和1之间。 percentlie_approx percentile_approx (colname,DOUBLE p) DOUBLE或ARRAY 计算近似百分位数，适用于大数据量。先对指定列升序排列，然后取第p位百分数对应的值。
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