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LOCAL TIME ZONE，INTERVAL，ARRAY，MULTISET，MAP，ROW 在SQL语法中这些类型用于定义表中列的数据类型。 父主题： SQL语法约束与定义
LOCAL TIME ZONE，INTERVAL，ARRAY，MULTISET，MAP，ROW 在SQL语法中这些类型用于定义表中列的数据类型。 父主题： SQL语法约束与定义
exec.source.cdc-events-duplicate设置为true，并在源表上定义PRIMARY KEY。Framework将生成一个额外的有状态操作符，并使用主键对变更事件进行去重，并生成一个规范化的changelog流。 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型
对话框，配置参数。配置完成一个标签，单击“添加”将标签添加到输入框中。 图1 添加/编辑标签 表1 标签配置参数 参数 参数说明 标签键 您可以选择： 在输入框的下拉列表中选择预定义标签键。 如果添加预定义标签，用户需要预先在标签管理服务中创建好预定义标签，然后在“标签键”的下拉
table存储模式：将connector.table-name、connector.key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.use-internal-schema
--命名和未命名的字段，都可以通过位置索引来访问，位置索引从1开始，且必须是一个常量 select col1[1] from row_tb; -- 1 IPADDRESS IP地址，可以表征IPv4或者IPv6地址。但在系统内，该类型是一个统一的IPv6地址。 对于IPv4的支持，是通过将IPv4映射到IPv6的取值范围（RFC
FileSystem源表 功能描述 本节介绍FileSystem源表的定义，以及创建源表时使用的参数和示例代码。 前提条件 该场景作业需要建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如
队列相关 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化DLI客户端完成客户端DLIClient的初始化。 创建队列 DLI提供创建队列的接口，您可以使用该接口创建队列。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 private static
）上。 SESSION(time_attr, interval) 定义一个会话时间窗口。会话时间窗口没有一个固定的持续时间，但是它们的边界会根据 interval 所定义的不活跃时间所确定；即一个会话时间窗口在定义的间隔时间内没有事件出现，该窗口会被关闭。例如时间窗口的间隔时间是
中 key 值为空的方法. 当前支持的值有 'FAIL', 'DROP' 和 'LITERAL': Option 'FAIL' 将抛出异常。 Option 'DROP' 将丢弃 Map 中 key 值为空的数据项。 Option 'LITERAL' 将使用字符串常量来替换 Map
过滤后导入DIS通道，进行后续处理的场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位
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。 父主题： SQL作业相关
TABLE 语法 name，new_name，column_name，new_column_name，table_name_*为用户自定义参数。 重命名一个表。 ALTER TABLE name RENAME TO new_name 修改表的列名，为列添加注释（可选项）和属性（可选项），可参考描述查看支持的列属性。
数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。 cast(value AS type) → type 显式转换一个值的类型。可以将varch
看作业日志。 如果JDBC结果表定义了主键，则连接器以upsert模式运行，否则，连接器以Append模式运行。 upsert模式：Flink会根据主键插入新行或更新现有行，Flink可以通过这种方式保证幂等性。为保证输出结果符合预期，建议为表定义主键。 Append模式：Flink
max-retries 否 写数据失败时的最大尝试次数。默认值为3 connector.write.exclude-update-columns 否 默认值为空（默认忽略primary key字段），表示更新主键值相同的数据时，忽略指定字段的更新 注意事项 无 示例 将流jdbcSink的数据输出到MySQL数据库中。
key'，支持copy、upsert以及insert三种模式更新写入。 注意：由于dws不支持更新分布列，因而配置的更新主键必须包含dws表中定义的所有分布列。 connector.write.flush.max-rows 否 数据flush大小，超过该值将触发写入flush。默认为5000。
进行过滤、实时分析、监控报告和转储等场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位
“csv”格式。 format.field-delimiter 否 属性分隔符。 当编码格式为“csv”时，需要设置属性分隔符，用户可以自定义，默认为“,”。 connector.ak 否 用于访问obs的accessKey 当写入obs时必须填写该字段。 connector.sk
DataGen源表 功能描述 DataGen主要用于生成随机数据，可用于调试以及测试等场景。 前提条件 无 注意事项 创建DataGen表时，表字段类型不支持Array，Map和Row复杂类型，可以通过CREATE TABLE语句中的“COMPUTED COLUMN”来进行类似功能构造。
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