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该示例是利用Postgres-CDC实时读取RDS PostgreSQL中的数据，并写入到Print结果表中，其具体步骤如下（当前示例使用的数据库引擎版本是RDS PostgreSQL 11.11）： 参考增强型跨源连接，根据PostgreSQL所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型
HBase以字节数组存储所有数据。在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase（Hadoop) 的工具类 org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes 进行字节数组和 Flink 数据类型转换。 Flink的HBase连接器将所有数据类型（除字符串外）null
数据库的实时物化视图 临时连接更改数据库表的历史等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT/UPDATE/DELETE 消息编码为 Maxwell JSON 消息，并发送到 Kafka 等外部系统。但是，目前 Flink 无法将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER
Upsert Kafka结果表 DIS结果表 JDBC结果表 DWS结果表 Redis结果表 SMN结果表 Hbase结果表 Elasticsearch结果表 OpenTSDB结果表 userDefined结果表 Print结果表 FileSytem结果表 父主题： 数据定义语句DDL
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。
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/DELETE 消息编码为 Ogg JSON 格式的消息, 输出到 Kafka 等存储中。 但需要注意, 目前 Flink 还不支持将 UPDATE_BEFORE 和
归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的S
测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource sql作业，选择flink1.15，并提交运行，其代码如下： CREATE TABLE kafkaSource ( log string
schema 推断而来的。显式地定义 CSV schema 暂不支持。 Flink 的 CSV Format 数据使用 jackson databind API 去解析 CSV 字符串。 表2 数据类型映射 Flink SQL 类型 CSV 类型 CHAR / VARCHAR / STRING
secretName=obsAksK flink.hadoop.fs.dew.endpoint=kmsendpoint flink.hadoop.fs.dew.csms.version=v6 flink.hadoop.fs.dew.csms.cache.time.second=3600 flink.dli.job
使用以下命令在ClickHouse的default_cluster集群节点上创建数据库flink。 CREATE DATABASE flink ON CLUSTER default_cluster; 使用以下命令在default_cluster集群节点上和flink数据库下创建表名为order的ReplicatedMergeTree表。
根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 在MySQL的flink数据库下
根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 在MySQL的flink数据库下
HBase以字节数组存储所有数据，在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase（Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink数据类型转换。 Flink的HBase连接器将所有数据类型（除字符串外）n
SQL语法约束与定义 语法支持类型 语法定义 父主题： Flink Opensource SQL1.10语法参考
归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的S
DIS源表 功能描述 创建source流从数据接入服务（DIS）获取数据。用户数据从DIS接入，Flink作业从DIS的通道读取数据，作为作业的输入数据。Flink作业可通过DIS的source源将数据从生产者快速移出，进行持续处理，适用于将云服务外数据导入云服务后进行过滤、实时分析、监控报告和转储等场景。
FROM T1; 结果： "2018-01-01" Flink作业不支持使用CAST将“BIGINT”转换为“TIMESTAMP”，可以使用to_timestamp进行转换。 示例二 参考Kafka源表和Print结果表创建flink opensource sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。
过CREATE TABLE语句中的“COMPUTED COLUMN”来进行类似功能构造。 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“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。
org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types; import org.apache.flink.table.functions
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