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Grouping Sets 可以通过一个标准的 GROUP BY 语句来描述更复杂的分组操作。数据按每个指定的 Grouping Sets 分别分组，并像简单的 group by 子句一样为每个组进行聚合。 GROUPING SETS 的每个子列表可以是：空的，多列或表达式，它们的解释方式和直接使用
采用big-endian（默认）编码的两个字节。字节序可以通过 'raw.endianness' 配置。 INT 采用 big-endian （默认）编码的四个字节。字节序可以通过 'raw.endianness' 配置。 BIGINT 采用 big-endian （默认）编码的八个字节。字节序可以通过 'raw.endianness'
Top-N 功能描述 Top-N 查询是根据列排序找到N个最大或最小的值。最大值集和最小值集都被视为是一种 Top-N 的查询。若在批处理或流处理的表中需要显示出满足条件的 N 个最底层记录或最顶层记录， Top-N 查询将会十分有用。 语法格式 SELECT [column_list]
Top-N 功能描述 Top-N 查询是根据列排序找到N个最大或最小的值。最大值集和最小值集都被视为是一种 Top-N 的查询。如果在批处理或流处理的表中需要显示出满足条件的 N 个最底层记录或最顶层记录， Top-N 查询将会十分有用。 语法格式 SELECT [column_list]
API，函数的参数和返回类型都必须映射到 Table API 的数据类型，参见Table API数据类型。 如果需要更高级的类型推导逻辑，您可以在每个自定义函数中显式重写 getTypeInference( ) 方法。 建议使用注解方式，因为它可使自定义类型推导逻辑保持在受影响位置附近，而在其他位置则保持默认状态。
API，函数的参数和返回类型都必须映射到 Table API 的数据类型，参见Table API数据类型。 如果需要更高级的类型推导逻辑，您可以在每个自定义函数中显式重写 getTypeInference( ) 方法。 建议使用注解方式，因为它可使自定义类型推导逻辑保持在受影响位置附近，而在其他位置则保持默认状态。
中实际存储为STRING类型。 DATE DATE类型只能和DATE、TIMESTAMP和STRING进行显式转换（cast），具体如表2所示。 表2 cast函数转换 显式转换 转换结果 cast(date as date) 相同DATE值。 cast(timestamp as
中实际存储为STRING类型。 DATE DATE类型只能和DATE、TIMESTAMP和STRING进行显式转换（cast），具体如表2所示。 表2 cast函数转换 显式转换 转换结果 cast(date as date) 相同DATE值。 cast(timestamp as
2。 “表结构模式”可填写需访问的数据库名称，如果填写，后续创建数据集时，刷新表，页面上只可见该数据库下的表。如果不填写，后续创建数据集时，刷新表，页面上会显示所有数据库下的表。创建数据集请参考永洪BI创建数据集。 其他选项不需要填写，也无需勾选“需要登录”选项。 图3 添加数据源配置
格式能让您读取被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer 序列化的记录，以及可以写入成能被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer 反序列化的记录。 当
Spark生态和接口，性能较开源提升了2.5倍，在小时级即可实现EB级数据查询分析。 Flink是一款分布式的计算引擎，可以用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可以用来做流处理，即实时地处理一些实时数据流，实时地产生数据的结果。DLI在开源Flink基础上进行了特性增强和安全
系型数据库数据都可以通过CDM与DLI进行双向同步。 前提条件 已创建DLI的SQL队列。创建DLI队列的操作可以参考创建DLI队列。 创建DLI队列时队列类型需要选择为“SQL队列”。 已创建云数据库RDS的MySQL的数据库实例。具体创建RDS集群的操作可以参考创建RDS MySQL数据库实例。
该API只能查看前1000条的结果记录，且不支持分页查询。若要查看全部的结果记录，需要先导出查询结果再进行查看，详细请参见导出查询结果。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v1.0/{project_id}/jobs/{job_id}/preview
系型数据库数据都可以通过CDM与DLI进行双向同步。 前提条件 已创建DLI的SQL队列。创建DLI队列的操作可以参考创建DLI队列。 创建DLI队列时队列类型需要选择为“SQL队列”。 已创建云数据库RDS的MySQL的数据库实例。具体创建RDS集群的操作可以参考创建RDS MySQL数据库实例。
csv.field-delimiter 否 ， String 字段分隔符 (默认',')，必须为单字符。您可以使用反斜杠字符指定一些特殊字符，例如 '\t' 代表制表符。 您也可以通过 unicode 编码在纯 SQL 文本中指定一些特殊字符，例如'csv.field-delimiter'
果需要getJobResult类似功能可以通过调用DownloadJob接口获取。 DownloadJob接口详情可以在“dli-sdk-java-x.x.x.zip”压缩包中获取。“dli-sdk-java-x.x.x.zip”压缩包可以参考SDK的获取与安装中的操作步骤获取。
12版本。 场景描述 CDC是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。 本示例通过创建MySQL
chr(97) 返回a chr(353) 返回a DECODE(binary, string) STRING 使用提供的字符集string解码参数binary，字符集可以为'US-ASCII', 'ISO-8859-1', 'UTF-8', 'UTF-16BE', 'UTF-16LE',
有些聚合函数可能会因为输入值的顺序不同而导致产生不同的结果，可以通过在聚合函数中使用order by子句来指定此顺序。 array_agg(x ORDER BY y DESC); array_agg(x ORDER BYx,y,z); 过滤filter 使用filter关键字可以在聚合的过程中，通过使用whe
e、snappy、bzip2、xz。 数据类型映射 目前，Avro schema 通常是从 table schema 中推导而来。尚不支持显式定义 Avro schema。因此，下表列出了从 Flink 类型到 Avro 类型的类型映射。 除了下面列出的类型，Flink 支持读取/写入
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