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表用于用户终端（例如：浏览器）选择。 301 Moved Permanently 永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其它地址。 使用GET和POST请求查看。 304 Not
STORED AS AVRO AS SELECT 1”则会报schema解析异常。 此问题的原因是如果不指定列名，则会把SELECT后的内容同时作为列名和插入值，而AVRO格式的表不支持列名为数字，所以会报解析schema异常错误。 您可以通过“CREATE TABLE tb_avro
图4 ODBC新建数据源连接 在创建的新数据源配置界面中，输入Kyuubi服务器的相关信息。 数据库名称：本例输入DLI数据库名称。 服务器地址：输入Kyuubi服务器的弹性公网IP地址。 端口号：Kyuubi服务监听的端口，使用Hive Thrift协议，默认端口10009。
自定义RDS数据源名称。例如当前配置为：source_rds。 数据库服务 单击输入框旁边的“选择”按钮，选择当前已创建的RDS实例名即可自动关联出来数据库服务器地址。 端口 RDS实例的端口。选择数据库服务器后自动自动关联。 数据库名称 当前需要迁移的RDS MySQL数据库名称。当前示例为3中创建的数据库“testrdsdb”。
分区，适用于在处理具有大量分区的表时。 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。 在这种情况下，可以配置该参数为false即禁用动态分区
Flink Opensource SQL如何解析复杂嵌套 JSON？ kafka message { "id": 1234567890, "name": "swq", "date": "1997-04-25", "obj": { "time1": "12:12:12"
HH:mm:ss.s{precision}”格式解析输入时间戳，例如“2020-12-30 12” :13:14.123' 并以相同格式输出时间戳。选项'ISO-8601'将以“yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.s{precision}”格式解析输入时间戳，例如'2020-12-30T12：
导入数据（废弃） 功能介绍 该API用于将数据从文件导入DLI或OBS表，目前仅支持将OBS上的数据导入DLI或OBS中。 当前接口已废弃，不推荐使用。 该API为异步操作。 导入数据时，可选择已存在的OBS桶路径或新建OBS桶路径，但只能指定一个OBS桶路径。 若需新建OBS桶，需遵守以下命名规则：
图4 ODBC新建数据源连接 在创建的新数据源配置界面中，输入Kyuubi服务器的相关信息。 数据库名称：本例输入DLI数据库名称。 服务器地址：输入Kyuubi服务器的弹性公网IP地址。 端口号：Kyuubi服务监听的端口，使用Hive Thirft协议，默认端口10009。
返回值 描述 DATE string DATE 将日期字符串以"yyyy-MM-dd"的形式解析为SQL日期。 TIME string TIME 将时间字符串以"HH:mm:ss[.fff]"形式解析为SQL时间。 TIMESTAMP string TIMESTAMP 将时间字符串转换
返回值 描述 DATE string DATE 将日期字符串以"yyyy-MM-dd"的形式解析为SQL日期。 TIME string TIME 将时间字符串以"HH:mm:ss[.fff]"形式解析为SQL时间。 TIMESTAMP string TIMESTAMP 将时间字符串转换
string TIME 以“HH:mm:ss”的形式返回从字符串解析的 SQL 时间。 TIMESTAMP string TIMESTAMP 以“yyyy-MM-dd HH:mm:ss[.SSS]”的形式返回从字符串解析的 SQL 时间戳。 INTERVAL string range
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
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
创建并提交SQL作业 SQL编辑器简介 SQL作业编辑器支持使用SQL语句执行数据查询操作。 支持SQL2003，兼容SparkSQL，详细语法描述请参见《数据湖探索SQL语法参考》。 在总览页面，单击左侧导航栏中的“SQL编辑器”或SQL作业简介右上角的“创建作业”，可进入“SQL编辑器”页面。
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
debezium-json 两种 format 来解析 Debezium 生成的 JSON 格式和 Avro 格式的消息。 请使用 debezium-avro-confluent 来解析 Debezium 的 Avro 消息，使用 debezium-json 来解析 Debezium 的 JSON
canal-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 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。 canal-json.timestamp-format
EXISTS ] table_name 描述 删除存在的表，可选参数IF EXISTS指定时，如果删除的表不存在，则不会报错。被删除的数据行将被移动到OBS的回收站。 示例 create table testfordrop(name varchar); drop table if exists
功能总览 功能总览 全部 数据湖探索 权限管理 弹性资源池 DLI元数据 DLI SQL作业 DLI Spark作业 DLI Flink作业 跨源连接 DLI自定义委托 自定义镜像 OBS 2.0支持 数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，以下简称DLI）是完全兼容Apache
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