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在从JSON转换为ROW时，支持JSON数组和JSON对象。 JSON数组可以具有混合元素类型，JSON Map可以有混合值类型。这使得在某些情况下无法将其转换为SQL数组和Map。为了解决该问题，HetuEngine支持对数组和Map进行部分转换： SELECT CAST(JSON'[[1
----|--------------z 1 | {a=1, b=HetuEngine} --字段是支持命名的，默认情况下，Row的字段是未命名的 select row(1,2e0),CAST(ROW(1, 2e0) AS ROW(x BIGINT, y DOUBLE));
SQL作业和Flink Jar作业。 登录DLI管理控制台。 单击“作业管理 > Flink作业”。 选择要开启动态扩缩容的作业，单击操作列下的编辑。 Flink Opensource SQL作业单击“自定义配置”，配置动态扩缩容参数。 Flink Jar作业单击“优化参数”框，配置动态扩缩容参数。
查询参数说明详情，请参见创建表（废弃）。 请求示例 描述：查询项目ID为48cc2c48765f481480c7db940d6409d1下gatk组中的名为luxor-router-1.1.1.jar的资源包。 示例URL：GET https://{endpoint}/v2.0
示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 登录RDS MySQL，并使用下述命令在flink库下创建orders表，并插入数据。创建数据库的操作可以参考创建RDS数据库。 在flink数据库库下创建orders表： CREATE TABLE `flink`.`orders` ( `order_id`
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。 CREATE TABLE flink.order ON CLUSTER d
println(messageInfo.getMsg()); } 查询所有批处理作业 DLI提供查询批处理作业的接口。您可以使用该接口查询当前工程下的所有批处理作业信息。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 private
u 标准版：最小值为64CUs 基础版：最小值为16CUs，最大值为64CUs min_cu 是 Integer 最小CU大于等于该资源池下所有队列最小CU之和，最小值为64。 标准版：最小值为64CUs 基础版：最小值为16CUs，最大值为64CUs charging_mode
(1 row) -- 查询web schema下的page_views表扩展信息 show table extended from web like 'page*';
如果为false，则表示输出数据到taskmanager的out中。 sink.parallelism 否 无 Integer 为Print结果表定义并行度。默认情况下，并行度由框架决定，与上游并行度一致。 示例 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业
具体内容请参见《数据湖探索开发指南》。 存算分离 用户将数据存储到OBS后，DLI可以直接和OBS对接进行数据分析。存算分离的架构下，使得存储资源和计算资源可以分开申请和计费，降低了成本并提高了资源利用率。 存算分离场景下，DLI支持OBS在创建桶时数据冗余策略选择单AZ或者多AZ存储，两种存储策略区别如下： 选择
TIMESTAMP_LTZ(3)。在流模式下为每条记录进行取值。 但在批处理模式下，它在查询开始时计算一次，并对每一行使用相同的结果。 LOCALTIME TIME 返回本地时区的当前 SQL 时间，返回类型为 TIME(0)。在流模式下为每条记录进行取值。 但在批处理模式下，它在查询开始时计算一次，并对每一行使用相同的结果。
在PostgreSQL中创建数据库flink，并创建名为test的schema。 在PostgreSQL中flink数据库的test schema下创建表名为cdc_order的表，SQL语句参考如下： create table test.cdc_order( order_id VARCHAR
从Kafka读取数据写入到RDS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为根据商品的实时点击量，获取每小时内点击量最高的3个商品及其相关信息。商品的实时点击量数据为输入源发送到Kafka中，再将Kafka数据的分析结果输出到RDS中。 例如，输入如下样例数据：
流式计算为低时延的实时计算，需要高性能的流式读写能力，在Hudi表中存在的MOR和COW两种模型中，MOR表的流式读写性能相对较好，因此在流式计算场景下采用MOR表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下： 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读 高 低 批量写 高 低 批量读
支持将 Debezium JSON解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史，等等。 参数说明
12”，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。 同步数据库数据的客户端，都会有一个唯一ID，即Server ID。同一个数据库下，建议每个MySQL CDC作业配置不同的Server ID。 主要原因如下： MySQL SERVER会根据该ID来维护网络连接以及Bin
正在使用Spark SQL对数据执行查询操作，那么推荐将文本数据文件转换为Parquet数据文件，转换需要时间，但查询性能的提升在某些情况下可能达到约30倍或更高。 节省存储空间 Parquet还支持灵活的压缩选项，因此可以显著减少磁盘上的存储。存储的节省可高达约75%。 资源和成本规划
置，即每月1日0点重置免费资源。 DLI的套餐包中仅存储套餐包按自然周期重置，即每小时重置，其他套餐包按订购周期重置。 适用场景 通常情况下，建议您针对不同的业务创建项目： 开发项目：在此项目下，大多是工程师开发调试时使用，作业随机性大，数据量小。针对这种情况，建议您使用按CU时
本文将介绍按需计费的DLI数据扫描量计费的计费规则。 适用场景 DLI服务预置了名为default的队列供用户体验。用户在不确定所需队列容量或没有可创建队列空间的情况下，可以使用该队列执行作业。队列资源按需分配，按扫描量计费，适用于测试项目场景，资源消耗不高，按需计费成本更低，无需任何预付款。 约束限制 仅
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