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time或event time作为时间戳。 ROWS 个数窗口。 RANGE 时间窗口。 注意事项 同一select里所有聚合函数定义的窗口都必须保持一致。 当前Over窗口只支持前向计算(preceding)，不支持following计算。 必须指定ORDER BY 按processing time或event
sparkSession.sql("insert into css_table values(13, 'John'),(22, 'Bob')") 查询数据。 1 2 val dataFrame = sparkSession.sql("select * from css_table") dataFrame
用y替换x的子串。从start_position开始，替换length+1个字符。 POSITION INT 返回目标字符串x在被查询字符串y里第一次出现的位置。如果目标字符串x在被查询字符串y中不存在，返回值为0。 REPLACE VARCHAR 字符串替换函数，将字符串str1中的所有str2替换成str3。
用y替换x的子串。从start_position开始，替换length+1个字符。 POSITION INT 返回目标字符串x在被查询字符串y里第一次出现的位置。如果目标字符串x在被查询字符串y中不存在，返回值为0。 REPLACE VARCHAR 字符串替换函数，将字符串str1中的所有str2替换成str3。
“false”表示允许调用。 “true”表示不允许调用。 说明： 当dli.sql.checkNoResultQuery=false时，非查询语句会执行两次。 在“添加数据源配置”页面工具栏中单击“测试连接”，测试通过后，单击“保存”，填写数据源名称，保存该数据源。 目前没有根目录保存权限，需保存到已建文件夹目录下。
opentsdb_new_test values('Penglai', 'abc', '2021-06-30 18:00:00', 30.0)"); 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from opentsdb_new_test").show(); 插入数据后：
仅支持获取AK、SK、SecurityToken。 获取到AK、SK、SecurityToken后，请参考如何使用凭据管理服务替换硬编码的数据库账号密码查询凭据。 约束限制 仅支持Spark3.3.1版本（Spark通用队列场景）使用委托授权访问临时凭证： 在创建作业时，请配置作业使用Spark3
将str按照charset格式进行编码。 find_in_set find_in_set(string <str1>, string <str2>) BIGINT 查找字符串str1在以逗号（,）分隔的字符串str2中的位置，从1开始计数。 get_json_object get_json_object(string
将str按照charset格式进行编码。 find_in_set find_in_set(string <str1>, string <str2>) BIGINT 查找字符串str1在以逗号（,）分隔的字符串str2中的位置，从1开始计数。 get_json_object get_json_object(string
已创建DLI访问DEW的委托并完成委托授权。该委托需具备以下权限： DEW中的查询凭据的版本与凭据值ShowSecretVersion接口权限，csms:secretVersion:get。 DEW中的查询凭据的版本列表ListSecretVersions接口权限，csms:secretVersion:list。
t-key，未配置时，ext-key为生成的uuid connector.write-schema 否 table存储模式下可配置，是否将当前schema写入到redis，默认为false connector.data-type 否 数据存储类型，用户自定义存储模式必配。支持：string
t-key，未配置时，ext-key为生成的uuid connector.write-schema 否 table存储模式下可配置，是否将当前schema写入到redis，默认为false connector.data-type 否 数据存储类型，用户自定义存储模式必配。支持：string
仅支持获取AK、SK、SecurityToken。 获取到AK、SK、SecurityToken后，请参考如何使用凭据管理服务替换硬编码的数据库账号密码查询凭据。 约束限制 仅支持Flink1.15版本使用委托授权访问临时凭证： 在创建作业时，请配置作业使用Flink1.15版本 已在作业中配
into opentsdb_test values('aaa', 'abc', '2021-06-30 18:00:00', 30.0)") 查询数据 result = sparkSession.sql("SELECT * FROM opentsdb_test") 通过DataFrame
sql("INSERT INTO TABLE person VALUES ('John', 30),('Peter', 45)".stripMargin) 查询数据 1 sparkSession.sql("SELECT * FROM person".stripMargin).collect().foreach(println)
特殊字符$表示JSON路径中的根节点。路径可以访问属性（$.a）、数组元素（$.a[0].b）或数组中的所有元素（$.a[*].b）。 已知限制：当前并非所有宽松模式的特性都得到了正确的支持。 表1 JSON函数 SQL函数 描述 IS JSON [ { VALUE | SCALAR |
dataGenSource; 运行结果 单击Flink作业操作列下的“更多 > FlinkUI > Task Managers > Stdout”查看输出结果: 父主题： 函数
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作业处于运行中状态时，向kafka source.topic发送数据，验证kafka sink.topic能否收到数据。 图8 查看作业任务 图9 查看kafka sink.topic JAVA样例代码 pom文件配置 1 2 3 4 5 6 7 8
插入数据 1 sparkSession.sql("insert into dli_to_dws values(2,'John',24)") 查询数据 1 jdbcDF = sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show() 操作结果
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