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Spark3.3.x：当从定义为FloatType 或 DoubleType的JSON属性读取值时，Spark3.3.x除了支持解析“Infinity”和“-Infinity”之外，还支持解析字符串“+Infinity”、“+INF”和“-INF”。
分区扫描功能介绍 为了加速Source任务实例中的数据读取，Flink为JDBC表提供了分区扫描功能。以下参数定义了从多个任务并行读取时如何对表进行分区。 scan.partition.column：用于对输入进行分区的列名，该列的数据类型必须是数字，日期或时间戳。
如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源，导致Driver节点的内存不足，并触发频繁的Full GC。
json_path STRING 解析JSON的路径表达式，使用字符串表示。 目前path支持如下表达式参考下表表3。 表3 json_path参数支持的表达式 表达式 说明 $ 根对象 [] 数组下标 * 数组通配符 . 取子元素 示例 测试输入数据。
value.fields-include 否 ALL 枚举类型 可选值：[ALL, EXCEPT_KEY] 在解析消息体时，是否要包含消息键字段。 取值如下： ALL（默认值）：所有定义的字段都存放消息体（Value）解析出来的数据。
参数输入格式：--key1 value1 --key2 value2 例如：控制台入输入的参数 --bootstrap.server 192.168.168.xxx:9092 通过ParameterTool解析后的参数如下所示： 图5 解析后的参数 怎样查看作业日志？
select date_format(timestamp '2020-07-22 15:00:15', '%Y/%m/%d');-- 2020/07/22 date_parse(string, format) → timestamp 按format格式解析日期字面量。
value.fields-include 否 ALL 枚举类型 可选值：[ALL, EXCEPT_KEY] 在解析消息体时，是否要包含消息键字段。 取值如下： ALL（默认值）：所有定义的字段都存放消息体（Value）解析出来的数据。
如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源，导致Driver节点的内存不足，并触发频繁的Full GC。
'null' AS VARCHAR); -- NULL json_parse(string) → json 和json_format(json)功能相反，将json格式的字符串转换为json Json_parse和json_extract通常结合使用，用于解析数据表中的
get_json_object get_json_object(string <json>, string <path>) STRING 根据所给路径对json对象进行解析，当json对象非法时将返回NULL。
本示例选择为：CDC（DRS_JSON），以DRS_JSON格式解析源数据。 偏移量参数 从Kafka拉取数据时的初始偏移量。本示例当前选择为：最新。 最新：最大偏移量，即拉取最新的数据。 最早：最小偏移量，即拉取最早的数据。 已提交：拉取已提交的数据。
如何解析和比较偏移量取决于您的订单。对于 create-time 和 partition-time，应为时间戳字符串 （yyyy-[m]m-[d]d [hh：mm：ss]）。 对于partition-time，将使用分区时间提取器从分区中提取时间。
deserialize-error-policy 否 fail-job Enum 数据解析失败时的处理方式。
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如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源，导致Driver节点的内存不足，并触发频繁的Full GC。
默认值： yyyy-MM-dd HH:mm:ss mode 否 指定解析CSV时的模式，有三种模式。默认值：PERMISSIVE PERMISSIVE：宽容模式，遇到错误的字段时，设置该字段为Null DROPMALFORMED: 遇到错误的字段时，丢弃整行。
当key-ttl-mode取值为expire-msec时，需要配置为可以解析成Long型的字符串。例如5000，表示5000ms后key过期。
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