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窗口表值函数（Windowing TVFs） 窗口是处理无限流的核心。窗口把流分割为有限大小的 “桶”，这样就可以在其之上进行计算。 Apache Flink 提供了如下 窗口表值函数（table-valued function, 缩写TVF）把表的数据划分到窗口中： 滚动窗口 滑动窗口 累积窗口
Flink作业性能调优类 Flink作业推荐配置指导 Flink作业性能调优 Flink作业重启后，如何保证不丢失数据？ Flink作业运行异常，如何定位 Flink作业重启后，如何判断是否可以从checkpoint恢复 DLI Flink作业提交运行后（已选择保存作业日志到OB
所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 Flink SQL提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN 若A与B相等，返回TRUE，否则返回FALSE。用于做赋值操作。
函数 自定义函数 内置函数 父主题： Flink Opensource SQL1.10语法参考
分钟，数据集被分成两个不同的时间窗口：[12:00,12:05) 和 [12:05,12:10)。L2 和 R2 不能 join 在一起是因为它们不在一个窗口中。 Flink SQL> desc LeftTable; +----------+------------------------+------+--
创建源表 Kafka源表 DIS源表 JDBC源表 DWS源表 Redis源表 Hbase源表 userDefined源表 父主题： 数据定义语句DDL
查看测试结果 表3 disSink结果表数据 target（STRING） item（STRING） test-flink test test-flink flink flink flink one-two-ww-three one one-two-ww-three two one-two-ww-three
SELECT SELECT 语法格式 1 2 3 4 5 6 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem ]* } FROM tableExpression [ WHERE booleanExpression
集合函数 函数说明 表1 集合函数说明 集合函数 函数说明 CARDINALITY(array) 返回数组中元素个数 array ‘[’ integer ‘]’ 返回数组索引为integer的元素。索引从1开始 ELEMENT(array) 返回数组中的唯一元素。 若数组为空，则返回null
SELECT SELECT 语法格式 1 2 3 4 5 6 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem ]* } FROM tableExpression [ WHERE booleanExpression
集合函数 函数说明 表1 集合函数说明 集合函数 函数说明 CARDINALITY(array) 返回数组中元素个数 array ‘[’ integer ‘]’ 返回数组索引为integer的元素。索引从1开始 ELEMENT(array) 返回数组中的唯一元素。 若数组为空，则返回null
SELECT SELECT 语法格式 1 2 3 4 5 6 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem ]* } FROM tableExpression [ WHERE booleanExpression
集合函数 函数说明 表1 集合函数说明 集合函数 函数说明 CARDINALITY(array) 返回数组中元素的数量。 array '[' INT ']' 返回数组中 INT 位置的元素。索引从 1 开始。 ELEMENT(array) 返回数组的唯一元素（其基数应为 1）；如果数组为空，则返回
分组函数 表1 分组函数 SQL函数 函数说明 GROUP_ID() 返回唯一标识分组键组合的整数。 GROUPING(expression1 [, expression2]* ) | GROUPING_ID(expression1 [, expression2]* ) 返回给定分组表达式的位向量。
”章节描述。 Flink跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1
JSON schema。 在 Flink 中，JSON Format 使用 jackson databind API 去解析和生成 JSON。 下表列出了 Flink 中的数据类型与 JSON 中的数据类型的映射关系。 表2 数据类型映射 Flink SQL类型 JSON类型 CHAR
CURRENT_TRANSFORM_GROUP_FOR_TYPE, CURRENT_USER, CURSOR, CURSOR_NAME, CYCLE, DATA, DATABASE, DATE, DATETIME_INTERVAL_CODE, DATETIME_INTERVAL_PRECISION, DAY, DEALLOCATE
载获取taskmanager.out文件查看结果日志。 查询结果参考如下： +I(test-flink,test) +I(test-flink,flink) +I(flink,flink) +I(one-two-ww-three,one) +I(one-two-ww-three,two)
载获取taskmanager.out文件查看结果日志。 查询结果参考如下： +I(test-flink,test) +I(test-flink,flink) +I(flink,flink) +I(one-two-ww-three,one) +I(one-two-ww-three,two)
UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史，等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT / UPDATE
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