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来允许spappy压缩。 数据类型映射 Orc 格式类型的映射和 Apache Hive 是兼容的。下面的表格列出了 Flink 类型的数据和 Orc 类型的数据的映射关系。 表2 数据类型映射 Flink数据类型 Orc物理类型 Orc逻辑类型 CHAR bytes CHAR VARCHAR bytes
》。 Flink版本 选择Flink版本前，需要先选择所属的队列。推荐选择Flink 1.15版本。 配置作业参数。 Flink Jar作业最小化提交是指Flink仅提交作业必须的依赖项，而不是整个Flink环境。通过将非Connector的Flink依赖项（以flink-开头）
[asc|desc][, col2 [asc|desc]...]: 指定排序列，不同列的排序方向可以不一样。 WHERE rownum <= N: Flink 需要 rownum <= N 才能识别一个查询是否为 Top-N 查询。 其中， N 代表最大或最小的 N 条记录会被保留。 [AND
化数据的能力。支持多种计算引擎，提供IUD接口，在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 表1 支持类别 类别 详情 支持Flink表类型 源表、结果表 支持hudi表类型 MOR表，COW表 支持读写类型 批量读，批量写，流式读，流式写 Hudi源表 Hudi 结果表
DML语法定义 约束限制 Flink SQL 对于标识符（表、属性、函数名）有类似于 Java 的词法约定: 不管是否引用标识符，都保留标识符的大小写。 且标识符需区分大小写。 与 Java 不一样的地方在于，通过反引号，可以允许标识符带有非字母的字符（如："SELECT a AS
compositeType.field 选择单个字段，通过名称访问Apache Flink复合类型（如Tuple，POJO等）的字段并返回其值。 tableName.compositeType.* 选择所有字段，将Apache Flink复合类型（如Tuple，POJO等）和其所有直接子类型转换为简单表示，其中每个子类型都是单独的字段。
compositeType.field 选择单个字段，通过名称访问Apache Flink复合类型（如Tuple，POJO等）的字段并返回其值。 tableName.compositeType.* 选择所有字段，将Apache Flink复合类型（如Tuple，POJO等）和其所有直接子类型转换为简单表示，其中每个子类型都是单独的字段。
MemorySize 每次写入请求缓存行的最大值。 它能提升写入HBase数据库的性能，但是也可能增加延迟。 设置为 "0" 关闭此选项。 sink.buffer-flush.max-rows 否 1000 Integer 每次写入请求缓存的最大行数。 它能提升写入HBase数据库的性能，但是也可能增加延迟。
join。 Flink支持processing-time temporal join Hive Table，processing-time temporal join始终会加入最新版本的时态表。Flink支持分区表和 Hive非分区表的临时连接，对于分区表，Flink 支持自动跟
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
tart etc/schema-registry/schema-registry.properties 创建flink opensource sql作业，选择版本flink 1.12，并选择保存日志，然后提交运行： CREATE TABLE kafkaSource ( order_id
'connector.url' = 'jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3306/xx', 'connector.table' = 'jdbc_table_name', 'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', 'connector
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。
org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types; import org.apache.flink.table.functions
Jobmanager与Taskmanager心跳超时，导致Flink作业异常怎么办？ 问题现象 Jobmanager与Taskmanager心跳超时，导致Flink作业异常。 图1 异常信息 根因分析 检查网络是否发生闪断，分析集群负载是否很高。 如果频繁出现Full GC, 建议排查代码，确认是否有内存泄漏。
导出Flink作业 功能介绍 该API用于导出Flink作业数据。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/export 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称 是否必选
ignore-retraction 否 是否忽略回撤消息，默认为false。回撤消息将以null值写入kafka update-mode 否 支持：'append', 'retract'及'upsert'三种写入模式 connector.properties.* 否 配置kafka任意原生属性 示例
feature 否 String 作业特性。表示用户作业使用的Flink镜像类型。 basic：表示使用DLI提供的基础Flink镜像。 custom：表示使用用户自定义的Flink镜像。 flink_version 否 String Flink版本。当用户设置“feature”为“basic
SMN结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到消息通知服务（SMN）中。 消息通知服务（Simple Message Notification，简称SMN）为DLI提供可靠的、可扩展的、海量的消息处理服务，它大大简化系统耦合，能够根据用户的需求，向订阅终端主动推送
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; +----------+------------------------+------+--
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