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在工程路径的“src > main > java”文件夹上鼠标右键，选择“New > Package”，新建Package和类文件。 图6 新建Package和类文件 Package根据需要定义，本示例定义为：“com.huawei.demo”，完成后回车。 图7 自定义Package
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
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
Format') 默认值为：yyyy-MM-dd。 日期格式由Java的日期模式字符串指定。在Java的日期和时间模式字符串中，未加单引号(')的字符'A' 到'Z' 和'a' 到'z' 被解释为模式字符，用来表示日期或时间字符串元素。若模式字符使用单引号 (') 引起来，则在解
read.partition.num必须同时存在或者同时不存在 connector.read.partition.lower-bound 否 第一个分区的最小值 与connector.read.partition.column、connector.read.partition.upper-bound、
])，concat(string <str1>, string <str2>[,...]) ARRAY或STRING 连接多个字符串，合并为一个字符串，可以接受任意数量的输入字符串。 concat_ws concat_ws(string <separator>, string <str1>
优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持，Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。 缺点：Bucket个数不能动态调整，数据量波动和整表数据量持续上涨会导致单个Bucket数据量过大出现大数据文件。需要结合分区表来进行平衡改善。
选择Flink版本前，需要先选择所属的队列。当前支持“1.10”和“1.11”和“1.12”。 1.12 图4 创建Flink Jar作业 结果校验。 作业处于运行中状态时，向DIS的source通道发送数据，验证DIS的sink通道能否收到数据。发送和接受都有字节数证明接收到数据。 图5 查看校验结果
COMMENT：对数据库的描述。 DBPROPERTIES：数据库的属性，且属性名和属性值成对出现。 参数说明 表1 参数说明 参数 描述 db_name 数据库名称，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。 db_comment 数据库描述。 property_name
SHOW_LOG_FILE 命令功能 查看log文件的meta和record信息。 命令格式 查看meta： call show_logfile_metadata(table => '[table]', log_file_path_pattern => '[log_file_path_pattern]'
ark Jar作业。 DLI Delta元数据说明 创建Delta表时会在元数据仓创建表的相关元数据信息。 Delta支持对接DLI元数据和Lakeformation元数据（仅Spark 3.3.1及以上版本支持对接Lakeformation元数据），对接方式与Spark一致。
DLI Hudi元数据 DLI Hudi元数据说明 创建Hudi表时会在元数据仓创建表的相关元数据信息。 Hudi支持对接DLI元数据和Lakeformation元数据（仅Spark 3.3.1及以上版本支持对接Lakeformation元数据），对接方式与Spark一致。 DL
0/16，单击“确定”完成安全组规则添加。 Kafka和DWS实例属于同一VPC和子网下？ 是，执行7。Kafka和DWS实例在同一VPC和子网，不用再重复创建增强型跨源连接。 否，执行5。Kafka和DWS实例分别在两个VPC和子网下，则要分别创建增强型跨源连接打通网络。 登录D
array：array[index] - row：row.key array 的起始下标从 1 开始，即 array[1] 是 array 的第一个元素。 array 的元素必须同类型，row 的元素可以不同类型。 父主题： Flink SQL作业类
redis操作参数 参数 描述 host 需要连接的redis集群的IP。 获取方式为：登录华为云官网，之后搜索redis，进入“分布式缓存服务”,接着选择“缓存管理”，根据主机名称需要的IP，可选择其中任意一个IP进行复制即可（其中也包含了port信息），请参考图1。 port 访问端口。 password
PARTITIONS [catalog_name.][db_name.]table_name [PARTITION (partitionSpecs)]; 描述 这个表达式用于列出指定的的所有分区。 示例 SHOW PARTITIONS test PARTITION(hr = '12'
dynamicPartitionOverwrite.enabled false 当前配置设置为“false”时，DLI在覆盖写之前，会删除所有符合条件的分区。例如，分区表中有一个“2021-01”的分区，当使用INSERT OVERWRITE语句向表中写入“2021-02”这个分区的数据时，会把“2021-01”的分区数据也覆盖掉。
offset 否 String 查询结果偏移量，默认为0（连接以创建时间进行排序）。 auth_info_name 是 String 认证信息名，同一个project下唯一。 请求参数 无 响应参数 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求执行是否成功。“true”表示请求执行成功。
offset 否 String 查询结果偏移量，默认为0（连接以创建时间进行排序）。 auth_info_name 是 String 认证信息名，同一个project下唯一。 请求参数 无 响应参数 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求执行是否成功。“true”表示请求执行成功。
table存储模式：将connector.table-name、connector.key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.use-internal-schema
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