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语法支持类型 DLI SQL语法支持以下数据类型： STRING，BOOLEAN，BYTES，DECIMAL，TINYINT，SMALLINT，INTEGER，BIGINT，FLOAT，DOUBLE，DATE，TIME，TIMESTAMP，TIMESTAMP WITH LOCAL
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配置DBeaver连接DLI进行数据查询和分析 DBeaver 是一个免费且开源的数据库管理工具，支持多种数据库，通过DBeaver这款可视化数据库管理工具可以查看数据库结构、执行SQL查询和脚本、浏览和导出数据等。本节操作介绍DBeaver连接DLI服务的操作步骤。 操作前准备
和许多其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON 和 Apache Avro 序列化消息。 Flink 支持将 Debezium JSON 和 Avro 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL
split1或split2值为NULL时，返回NULL。 str或key值为NULL或没有匹配的key时，返回NULL。 如果有多个Key-Value匹配，返回第一个匹配上的key对应的Value。 示例代码 返回2。 select keyvalue('a:1;b:2', 'b'); 返回2。
people; 在表users中增加名为zip的列： ALTER TABLE users ADD COLUMN zip varchar; 从表users中删除名为zip的列： ALTER TABLE users DROP COLUMN zip; 将表users中列名id更改为user_id：
JAVA|SCALA Language tag 用于指定 Flink runtime 如何执行这个函数。目前，只支持 JAVA 和 SCALA，且函数的默认语言为 JAVA。 示例 创建一个名为STRINGBACK的函数 create function STRINGBACK as 'com.dli
ClickHouse 功能描述 DLI支持将Flink作业数据输出到ClickHouse数据库中，表类型仅支持结果表。 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。
CDC源表、Redis源表、Upsert Kafka源表、Hbase源表。 Flink 1.12新增支持小文件合并功能。 Flink 1.12新增支持Redis维表、RDS维表。 父主题： 版本支持公告
ALL的查询可能会产生不一致的结果的原因。 --创建一个航运表 create table shipping(origin_state varchar(25),origin_zip integer,destination_state varchar(25) ,destination_zip integer,package_weight
SQL类型队列：SQL队列支持提交Spark SQL作业。 通用队列：支持Spark程序、Flink SQL、Flink Jar作业。 不支持队列类型切换，如需使用其他队列类型，请重新购买新的队列。 管理队列 不支持切换队列的计费模式。 队列不支持切换区域。 创建队列时（非弹性
</settings> 方法二：通过在Eclipse中导入JAR文件安装SDK 使用Eclipse集成开发环境的项目，在集成开发环境中导入JAR文件。 从Eclipse官网下载并安装Eclipse IDE for Java Developers最新版本。在Eclipse中配置好JDK。 创建新工程，选择JRE版本，请参见图1
0}] Spark3.3.x不再支持使用“0$”指定第一个参数 说明： format_string(strfmt, obj, ...) 和 printf(strfmt, obj, ...) 中的 strfmt 将不再支持使用“0$”指定第一个参数，第一个参数应始终由“1$”引用当使用参数索引来指示参数在参数列表中的位置。
Flink 1.15版本数据同步迁移场景，优先推荐使用DataArts的数据集成。 Flink 1.15版本支持集成DEW-CSMS凭证管理，提供隐私保护方案。 Flink 1.15版本支持Flink Jar作业最小化提交。 Flink Jar作业最小化提交是指Flink仅提交作业必须的依
关键字 ROLE：限定后面的rol e_name是一个角色。 USER：限定后面的user_name是一个用户。 注意事项 privilege必须为赋权对象在resource中的已授权限，否则会回收失败。Privilege支持的权限类型可参见数据权限列表。 resource可以
【SPARK-33092】：增强子表达式消减。 【SPARK-33480】：支持char/varchar数据类型。 【SPARK-32302】: 部分谓词下推优化。 【SPARK-30648】：支持JSON datasource表谓词下推。 【SPARK-32346】：支持avro datasource表谓词下推 。
主类（--class） 输入主类名称。当应用程序类型为“.jar”时，主类名称不能为空。 应用程序参数 用户自定义参数，多个参数请以Enter键分隔。 应用程序参数支持全局变量替换。例如，在“全局配置”>“全局变量”中新增全局变量key为batch_num，可以使用{{batch_num}}，在提交作业之后进行变量替换。
参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释 修改非分区表或分区表的列注释。 支持统计SQL作业的CPU消耗 支持在控制台查看“CPU累计使用量”。 支持容器集群Spark日志跳转查看 需要在容器查看日志。 支持动态加载UDF（公测） 无需重启队列UDF即可生效。
创建经典型跨源连接后，使用经典型跨源连接中返回的连接地址。 创建增强型跨源连接后，使用RDS提供的"内网域名"或者内网地址和数据库端口访问，MySQL格式为"协议头://内网IP:内网端口"，PostGre格式为"协议头://内网IP:内网端口/数据库名"。 例如："jdbc:mysql://192.168.0
Upsert Kafka 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka
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