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数学运算函数 字符串函数 时间函数 类型转换函数 聚合函数 表值函数 其他函数 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）
SPECIFIC_NAME, SQL, SQLEXCEPTION, SQLSTATE, SQLWARNING, SQL_TSI_DAY, SQL_TSI_FRAC_SECOND, SQL_TSI_HOUR, SQL_TSI_MICROSECOND, SQL_TSI_MINUTE, SQL_TSI_MONTH
CASE...WHEN 简单CASE函数 CASE搜索函数 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
BY 用表达式GROUP BY GROUP BY中使用HAVING过滤 ROLLUP GROUPING SETS 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
数据权限管理 数据权限列表 创建角色 删除角色 绑定角色 解绑角色 显示角色 分配权限 回收权限 显示已授权限 显示所有角色和用户的绑定关系 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
//ip:port/database" 目前支持两种数据库连接：MySQL和PostgreSQL MySQL: 'mysql://ip:port/database' PostgreSQL: 'postgresql://ip:port/database' 说明： 将数据库连接地址设
condition ]* ) MR SQL中的模式匹配是用MATCH_RECOGNIZE子句执行。MATCH_RECOGNIZE子句执行如下任务： 使用PARTITION BY 和ORDER BY子句对MATCH_RECOGNIZE子句中的数据进行逻辑分区和排序。 使用PATTERN子句
FROM T1; 测试数据和结果 表3 T1 content (STRING) 测试结果 "hello1 " 2 "hello2 " "hello2" null 86 AVG(numeric) 测试语句： SELECT AVG(score) FROM T1; 测试数据和结果 表4 T1 测试数据（score）
DATE 以UTC时区返回当前SQL日期。 CURRENT_TIME TIME 以UTC时区返回当前SQL时间。 CURRENT_TIMESTAMP TIMESTAMP 以UTC时区返回当前SQL时间戳。 LOCALTIME TIME 返回当前时区的当前SQL时间。 LOCALTIMESTAMP
异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机
实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别数目极有可能发生变化，DLI服务提供一种能够应对此类场景，无需提前设定聚类数目，并且低延时的在线聚类算法。 算法大致思想为：定义一种距离函数，两两数据点之间如果距离小于某个阈值，则他们属于同一个类别。若某数据点和多个类别中心点的距离都小于这
创建中间流 功能描述 中间流用来简化sql逻辑，若sql逻辑比较复杂，可以写多个sql语句，用中间流进行串接。中间流仅为逻辑意义上的流，不会产生数据存储。 语法格式 创建中间流语法格式如下： 1 CREATE TEMP STREAM stream_id (attr_name attr_type
语法定义 DDL语法定义 DML语法定义 父主题： SQL语法约束与定义
语法定义 DDL语法定义 DML语法定义 父主题： SQL语法约束与定义
用户存储数据时，须遵从这些数据类型的属性，否则可能会出错。 华为大数据平台的Flink SQL与开源社区相同，支持原生数据类型、复杂数据类型和复杂类型嵌套。 原生数据类型 Flink SQL支持原生数据类型，请参见表1。 表1 原生数据类型 数据类型 描述 存储空间 范围 VARCHAR
condition ]* ) MR SQL中的模式匹配是用MATCH_RECOGNIZE子句执行。MATCH_RECOGNIZE子句执行如下任务： 使用PARTITION BY 和ORDER BY子句对MATCH_RECOGNIZE子句中的数据进行逻辑分区和排序。 使用PATTERN子句
minRepeat ], [ maxRepeat ] } '}' ['?'] | '{' repeat '}' 注意事项 Flink SQL 对于标识符（表、属性、函数名）有类似于 Java 的词法约定: 不管是否引用标识符，都保留标识符的大小写。 且标识符需区分大小写。 与 Java
minRepeat ], [ maxRepeat ] } '}' ['?'] | '{' repeat '}' 注意事项 Flink SQL 对于标识符（表、属性、函数名）有类似于 Java 的词法约定: 不管是否引用标识符，都保留标识符的大小写。 且标识符需区分大小写。 与 Java
开源Kafka输出流 文件系统输出流(推荐） OBS输出流 RDS输出流 SMN输出流 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）
Capture，变更数据捕获）的工具，可以把来自 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server 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。
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