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STRING2 中第一次出现 STRING1 的位置（从 1 开始）； 如果在 STRING2 中找不到 STRING1 返回 0。 TRIM([ BOTH | LEADING | TRAILING ] string1 FROM string2) 返回从 STRING1 中删除以字符串 STRING2
Redis源表 功能描述 创建source流从Redis获取数据，作为作业的输入数据。 前提条件 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。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。
SQL作业时，需要创建OBS分区表，用于后续进行批处理。 操作步骤 该示例将car_info数据，以day字段为分区字段，parquet为编码格式，转储数据到OBS。更多内容请参考《数据湖探索Flink SQL语法参考》。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
版本主要的功能特性。 更多版本新特性请参考Release Notes - Spark 3.1.1。 【SPARK-33050】：Apache ORC升级到1.5.12。 【SPARK-33092】：增强子表达式消减。 【SPARK-33480】：支持char/varchar数据类型。 【SPARK-32302】:
Redis源表 功能描述 创建source流从Redis获取数据，作为作业的输入数据。 前提条件 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。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。
'obs://obs-sink/car_infos'; 从关联OBS路径中恢复分区信息。 1 alter table car_infos recover partitions; 示例二 该示例将car_info数据，以buyday字段为分区字段，csv为编码格式，转储数据到HDFS。 1 2 3
'obs://obs-sink/car_infos'; 从关联OBS路径中恢复分区信息。 1 alter table car_infos recover partitions; 示例二 该示例将car_info数据，以buyday字段为分区字段，csv为编码格式，转储数据到HDFS。 1 2 3
”类型字符串的值 说明： Spark2.4.x：当从定义为FloatType 或 DoubleType的JSON属性读取值时，Spark2.4.x仅支持解析“Infinity”和“-Infinity”。 Spark3.3.x：当从定义为FloatType 或 DoubleType的JSON属性读取值时，Spark3
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 表1
'12:44:31' TO MINUTE)按分钟对齐到12:44:00。 CEIL(timepoint TO timeintervalunit) TIME 向上对齐时间。 例如：CEIL(TIME '12:44:31' TO MINUTE)按分钟对齐到12:45:00。 (timepoint1
'12:44:31' TO MINUTE)按分钟对齐到12:44:00。 CEIL(timepoint TO timeintervalunit) TIME 向上对齐时间。 例如：CEIL(TIME '12:44:31' TO MINUTE)按分钟对齐到12:45:00。 (timepoint1
该值只能为true或false，默认为false。 若为true，则表示输出数据到taskmanager的error文件中。 若为false，则表示输出数据到taskmanager的out中。 示例 从kafka中读取数据输出到taskmanager的out文件中，可以在taskm
deflate、snappy、bzip2、xz。 数据类型映射 目前，Avro schema 通常是从 table schema 中推导而来。尚不支持显式定义 Avro schema。因此，下表列出了从 Flink 类型到 Avro 类型的类型映射。 除了下面列出的类型，Flink 支持读取/写入 nullable
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 表1
该值只能为true或false，默认为false。 若为true，则表示输出数据到taskmanager的error文件中。 若为false，则表示输出数据到taskmanager的out中。 示例 从kafka中读取数据输出到taskmanager的out文件中，可以在taskm
定义在一个匹配找到之后从哪里开始下一轮匹配。 SKIP TO NEXT ROW ：在当前匹配第一行之后的下一行开始下一轮模式匹配 SKIP PAST LAST ROW ：在当前匹配的最后一行之后的下一行开始下一轮匹配 SKIP TO FIRST variable：从当前匹配的第一个variable开始下一轮匹配
find_in_set(string <str1>, string <str2>) BIGINT 查找字符串str1在以逗号（,）分隔的字符串str2中的位置，从1开始计数。 get_json_object get_json_object(string <json>, string <path>) STRING
find_in_set(string <str1>, string <str2>) BIGINT 查找字符串str1在以逗号（,）分隔的字符串str2中的位置，从1开始计数。 get_json_object get_json_object(string <json>, string <path>) STRING
定义在一个匹配找到之后从哪里开始下一轮匹配。 SKIP TO NEXT ROW ：在当前匹配第一行之后的下一行开始下一轮模式匹配 SKIP PAST LAST ROW ：在当前匹配的最后一行之后的下一行开始下一轮匹配 SKIP TO FIRST variable：从当前匹配的第一个variable开始下一轮匹配
'12:44:31' TO MINUTE)按分钟对齐到12:44:00。 CEIL(timepoint TO timeintervalunit) TIME 向上对齐时间。 例如：CEIL(TIME '12:44:31' TO MINUTE)按分钟对齐到12:45:00。 (timepoint1
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