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changelog可以基于Hudi表实现，基于CDC格式的数据可以转为changelog数据存储到Hudi的MOR表的log文件中，也可以基于状态后端生成Hudi的changelog数据。 优点：可以基于湖存储实现更新数据聚合一致性保证。
hll创建时是稀疏存储结构，当需要更高效处理时会转为密集型数据结构。P4HyperLogLog则在其整改生命周期都是密集型数据结构。如有必要，可以显式地转换cast(hll as P4HyperLogLog)。
日期类型会被先转换为String类型，再存储到HBase中； 数字类型、字符串类型、布尔类型均会直接转为byte数组存储到HBase中，解析数据时，请将byte数组直接转换为对应类型，同时需要注意判断空值。
catalog myhive; set table.sql-dialect = hive;create table user_behavior_hive_tbl ( user_id STRING, item_id STRING, cat_id STRING, ts
try函数一般结合COALESCE使用，COALESCE可以将异常的空值转为0或者空，以下情况会被try捕获： 分母为0 错误的cast操作或者函数入参 数字超过了定义长度 不推荐使用，应该明确以上异常，做数据预处理 示例： 假设有以下表，字段origin_zip中包含了一些无效数据
Flink在写Hudi的MOR表只会生成log文件，后续通过compaction操作，将log文件转为parquet文件。Spark在更新Hudi表时严重依赖parquet文件是否存在，如果当前Hudi表写的是log文件，采用Spark写入就会导致重复数据的产生。
示例： select CAST(1000.0001 as INT); _col0 ------- 1000 (1 row) select CAST(122.5001 as TINYINT); _col0 ------- 123 (1 row) 使用指数表达式时，可以将字符串转为对应类型
CONVERT_TO_VARCHAR：将不支持的类型转为VARCHAR类型，并且只支持对它们的读操作。 IGNORE（默认值）：不支持的类型将不在查询结果中显示。 IGNORE join-pushdown.enabled 是否启用Join下推。
json_extract功能相同，返回值是varchar SELECT json_extract_scalar(json '{"id": 1, "value": "xxx"}', '$.value'); -- xxx json_format(json) → varchar 把json值转为序列化的
select btrim('hello','hlo');-- e upper(string) → varchar 描述：将字符串转为大写。
CONVERT_TO_VARCHAR：将不支持的类型转为VARCHAR类型，并且只支持对它们的读操作。 IGNORE（默认值）：不支持的类型将不在查询结果中显示。 IGNORE join-pushdown.enabled 是否启用Join下推。
use-copymanager-for-insert 数据写入时是否使用CopyManager批量导入功能 false unsupported-type-handling 当连接器不支持此数据类型时，可以转换为VARCHAR，从而避免失败 CONVERT_TO_VARCHAR：不支持的类型将转为
/audit/hbase/rs/hbase-ranger-audit-regionserver.log /var/log/Bigdata/audit/hbase/rt/hbase-audit-restserver.log /var/log/Bigdata/audit/hbase/ts
CONVERT_TO_VARCHAR：将不支持的类型转为VARCHAR类型，并且只支持对它们的读操作。除了数据类型映射表格中有的类型，其余类型均不支持。 IGNORE（默认值）：不支持的类型将不在查询结果中显示。
上创建目录，执行语句后，无法查到之前插入的那条数据） alter table altercolumn4 partition (c=500) set Location '/user/hive/warehouse/c500'; --修改列 b 改名为name，同时类型从integer转为
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