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CREATE CATALOG语句 功能描述 根据给定的属性创建catalog。如果已经存在同名catalog会抛出异常。 语法定义 CREATE CATALOG catalog_name WITH (key1=val1, key2=val2, ...) 语法说明 WITH OPTIONS
其他函数 数组函数 表1 数组函数表 函数 返回值类型 描述 CARDINALITY(ARRAY) INT 返回数组的元素个数。 ELEMENT(ARRAY) - 使用单个元素返回数组的唯一元素。 如果数组为空，则返回null。如果数组有多个元素，则抛出异常。 示例： 返回数组的元素个数为3。
窗口 GROUP WINDOW 语法说明 Group Window定义在GROUP BY里，每个分组只输出一条记录，包括以下几种： time_attr可以设置processing-time或者event-time。 time_attr设置为event-time时参数类型为bigint或者timestamp类型。
MySink", type_class_parameter = "" ); 自定义sink类实现，需要将该类打在jar包中，通过sql编辑页上传udf函数按钮上传。 父主题： 自拓展生态
集合运算SELECT UNION INTERSECT EXCEPT 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
自定义函数 创建函数 删除函数 显示函数详情 显示所有函数 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
创建OBS表 使用DataSource语法创建OBS表 使用Hive语法创建OBS表 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
函数 自定义函数 自定义函数类型推导 自定义函数参数传递 内置函数 父主题： Flink Opensource SQL1.12语法参考
函数 自定义函数 自定义函数类型推导 自定义函数参数传递 内置函数 父主题： Flink Opensource SQL1.15语法参考
TIMESTAMP BY car_timestamp.rowtime; 自定义source类实现，需要将该类打在jar包中，通过sql编辑页上传udf函数按钮上传。 父主题： 自拓展生态
如何合并小文件 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 设置配置项。 spark.sql.shuffle.partitions = 分区数量（即此场景下最终生成的文件数量） 执行SQL。 INSERT OVERWRITE
只支持清除DLI表或者OBS表的数据。 示例 1 truncate table test PARTITION (class = 'test'); 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
udaf_test(attr2) FROM source_stream GROUP BY attr1; 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）
Postgres的CDC源表，即Postgres的流式源表，用于依次读取PostgreSQL数据库全量快照数据和变更数据，保证不多读一条也不少读一条数据。即使发生故障，也能采用Exactly Once方式处理。 前提条件 PostgreSQL CDC要求Postgre版本为9.6或者10，11，12。
maxwell-json.timestamp-format.standard 否 'SQL' String 指定输入和输出时间戳格式。当前支持的值为“SQL”和“ISO-8601”： 'SQL'将以“yyyy-MM-dd HH:mm:ss.s{precision}”格式解析输入时间戳，例如'2020-12-30
(select_statement) sql_containing_cte_name; 关键字 cte_name：公共表达式的名字，不允许重名。 select_statement：完整的SELECT语句。 sql_containing_cte_name：包含了刚刚定义的公共表达式的SQL语句 注意事项
跨源连接HBase表 创建DLI表关联HBase 插入数据至HBase表 查询HBase表 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
视图 创建视图 删除视图 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
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
实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，
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