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数据类型 说明 target STRING 待处理的目标字符串。 说明： 如果target为NULL，则返回一个空行。 如果target包含两个或多个连续出现的分隔符时，则返回长度为零的空子字符串。 如果target未包含指定分隔符，则返回目标字符串。 separator VARCHAR
数据类型 说明 target STRING 待处理的目标字符串。 说明： 如果target为NULL，则返回一个空行。 如果target包含两个或多个连续出现的分隔符时，则返回长度为零的空子字符串。 如果target未包含指定分隔符，则返回目标字符串。 separator VARCHAR
分组聚合 聚合函数把多行输入数据计算为一行结果。例如，有一些聚合函数可以计算一组行的 “COUNT”、“SUM”、“AVG”（平均）、“MAX”（最大）和 “MIN”（最小）。 对于流式查询，用于计算查询结果的状态可能无限膨胀。状态的大小大多数情况下取决于去重行的数量和分组持续的时间，持续时间较短的
若需新建OBS桶，需遵守以下命名规则： 需全局唯一，不能与已有的任何桶名称重复。 长度范围为3到63个字符，支持小写字母、数字、中划线（-）、英文句号（.）。 禁止两个英文句号（.）或英文句号（.）和中划线（-）相邻，禁止以英文句号（.）和中划线（-）开头或结尾。 禁止使用IP地址。 如果名称中包含英文句号（
是否重启队列。默认值为“false”。 labels 否 String 创建队列的标签信息，目前包括队列是否跨AZ的标签信息的Json字符串。目前只支持值为“2”，即创建两个队列。 feature 否 String 队列的镜像类型。支持以下两种类型： basic：基础型 ai：AI增强型（仅SQL的x86_64专属队列支持选择）
issive') PERMISSIVE（默认）：尽可能地解析bad records，如果遇到不能转换的字段，则整行为null DROPMALFORMED：忽略掉无法解析的bad records FAILFAST：遇到无法解析的记录时，抛出异常并使Job失败 BADRECORDSP
close() {} } 使用示例 UDTF支持CROSS JOIN和LEFT JOIN，在使用UDTF时需要带上 LATERAL 和TABLE 两个关键字。 CROSS JOIN：对于左表的每一行数据，假设UDTF不产生输出，则这一行不进行输出。 LEFT JOIN：对于左表的每一行数
创建Spark作业 Spark作业编辑页面支持执行Spark作业，为用户提供全托管式的Spark计算服务。 在总览页面，单击Spark作业右上角的“创建作业”，或在Spark作业管理页面，单击右上角的“创建作业”，均可进入Spark作业编辑页面。 进入Spark作业编辑页面，页面
其可以从Table API和SQL查询语句中来访问。详情参考Apache Flink Catalogs 功能描述 HiveCatalog有两个用途：作为原生Flink元数据的持久化存储，以及作为读写现有Hive元数据的接口。 Flink 的Hive 文档提供了有关设置 HiveCatalog以及访问现有
fail-on-missing-field 否 false Boolean 当解析字段缺失时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。 json.ignore-parse-errors 否 false Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为
topic 列表，如 'topic-1;topic-2'。 对 source 表而言，'topic' 和 'topic-pattern' 两个选项只能使用其中一个。 当表被用作 sink 时，该配置表示写入的 topic 名。注意 sink 表不支持 topic 列表。 topic-pattern
close() {} } 使用示例 UDTF支持CROSS JOIN和LEFT JOIN，在使用UDTF时需要带上 LATERAL 和TABLE 两个关键字。 CROSS JOIN：对于左表的每一行数据，假设UDTF不产生输出，则这一行不进行输出。 LEFT JOIN：对于左表的每一行数
也开启了从而允许空行。 csv.ignore-parse-errors 否 false Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。 csv.array-element-delimiter
an的开关默认打开(hoodie.clean.automatic默认为true)。 Clean操作并不是每次写数据时都会触发，至少需要满足两个条件： Hudi表中需要有旧版本的文件。对于COW表来说，只要保证数据被更新过就一定存在旧版本的文件。对于MOR表来说，要保证数据被更新过
6.0.jar netty-resolver-dns-4.1.86.Final.jar avro-ipc-1.8.2.jar jakarta.activation-api-1.2.1.jar netty-resolver-dns-classes-macos-4.1.86.Final
使用Livy提交Spark Jar作业 DLI Livy简介 DLI Livy是基于开源的Apache Livy用于提交Spark作业到DLI的客户端工具。 准备工作 创建DLI队列。在“队列类型”中选择“通用队列”，即Spark作业的计算资源。具体请参考创建队列。 准备一个li
查询所有数据库（废弃） 功能介绍 该API用于查询出所有的数据库信息。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v1.0/{project_id}/databases 参数说明 表1 URI参数 参数名称
示例2：指定单个筛选条件删除分区 本示例删除facultyNo为30的分区；在插入数据的过程中可以了解到，facultyNo为30的分区有两个。 如需按指定筛选条件删除分区请参考指定筛选条件删除分区（只支持OBS表）。 示例代码如下： ALTER TABLE student DROP
检测跨源连接的连通性时对域名约束限制如下： 域名的限制长度为1到255的字符串，并且组成必须是字母、数字、下划线或者短横线。 域名的顶级域名至少包含两个及以上的字母，例如.com，.net，.cn等。 测试时域名后可选择添加端口，用":"隔开，端口最大限制为5位，端口范围：0~65535。
前加载的少量变量。 方案二：在open里面初始化算子的时候加载文件，可以使用相对路径/绝对路径的方式 以kafka sink为例：需要加载两个文件（userData/kafka-sink.conf，userData/client.truststore.jks） 使用相对路径的配置示例：
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