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数,小数点左右两侧都包括在内。有效位数p必须是1至最大有效位数38之间的值。s表示小数点右侧所能储存的最大十进制数的位数。小数位数必须是从0到p的值。只有在指定了有效位数时,才能指定小数位数。因此,0 ≤ s ≤ p。例如:decimal(10,6),表示数值中共有10位数,其中整数占4位,小数占6位。
ute等。 connector.write.max-retries 否 写数据失败时的最大尝试次数,默认值为:3。 示例 从dis中读取数据,并将数据插入到数据库为flinktest、表名为test的ClickHouse数据库中。 创建dis数据源表disSource。 1 2
ute等。 connector.write.max-retries 否 写数据失败时的最大尝试次数,默认值为:3。 示例 从dis中读取数据,并将数据插入到数据库为flinktest、表名为test的ClickHouse数据库中。 创建dis数据源表disSource。 1 2
HetuEngine:显示执行引擎为“HetuEngine”的作业。 用户名 执行该作业的用户名。 类型 作业的类型,包括如下。 IMPORT:导入数据到DLI的作业。 EXPORT:从DLI导出数据的作业。 DCL:包括传统DCL,以及队列权限相关的操作。 DDL:与传统DDL操作一致,即创建和删除数据库,创建和删除表的作业。
TUMBLE函数功能增强主要包括以下功能: TUMBLE窗口周期性触发,控制延迟 TUMBLE窗口结束之前,可以根据设置的触发频率周期性地触发窗口,输出从窗口开始时间到当前周期时间窗口内的计算结果值,但不影响最终窗口输出值,从而在窗口结束前的每个周期都可以看到最新的结果。 提高数据的精确性 在窗口结
TUMBLE函数功能增强主要包括以下功能: TUMBLE窗口周期性触发,控制延迟 TUMBLE窗口结束之前,可以根据设置的触发频率周期性地触发窗口,输出从窗口开始时间到当前周期时间窗口内的计算结果值,但不影响最终窗口输出值,从而在窗口结束前的每个周期都可以看到最新的结果。 提高数据的精确性 在窗口结
TUMBLE函数功能增强主要包括以下功能: TUMBLE窗口周期性触发,控制延迟 TUMBLE窗口结束之前,可以根据设置的触发频率周期性地触发窗口,输出从窗口开始时间到当前周期时间窗口内的计算结果值,但不影响最终窗口输出值,从而在窗口结束前的每个周期都可以看到最新的结果。 提高数据的精确性 在窗口结
toDouble(byte[] bytes) DATE 从 1970-01-01 00:00:00 UTC 开始的天数,int 值。 TIME 从 1970-01-01 00:00:00 UTC 开始天的毫秒数,int 值。 TIMESTAMP 从 1970-01-01 00:00:00 UTC
BC应用程序连接DLI服务端提交作业。 使用JDBC连接DLI提交的作业运行在Spark引擎上。 JDBC版本2.X版本功能重构后,仅支持从DLI作业桶读取查询结果,如需使用该特性需具备以下条件: 在DLI管理控制台“全局配置 > 工程配置”中完成作业桶的配置。 2024年5月起
kpoint开始继续消费 // 取值有: LATEST 从最新的数据开始消费,此策略会忽略通道中已有数据 // EARLIEST 从最初的数据开始消费,此策略会获取通道中所有的有效数据 String startingOffsets
interval'两个选项为大于零的值。 元数据 可用的元数据字段列表,请参阅Kafka连接器。 示例 示例1:该示例是从DMS Kafka数据源中读取数据,并写入到Print结果表中。 参考增强型跨源连接,根据Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。
20d-e676e6c5f4b4' order by ordertime 可以发现sql队列从2020-05-14 17:00:00 GMT+08:00开始,每小时产生5.6元费用,持续到2020-05-28 10:00:00 GMT+08:00,说明这个sql队列在这段时间内持续使用。
的数据插入到table1_ctas表中。 SELECT语法为:SELECT <列名称> FROM <表名称> WHERE <相关筛选条件>。 示例中使用“SELECT * FROM table1”,'*'表示会从table1中选择所有列,并将table1中所有数据插入到table1_ctas表中。
一次费用(以UTC+8时间为准),结算完毕后进入新的计费周期。 计费的起点以DLI表的创建时间点为准,终点以DLI表删除时间为准。 资源从创建到启动需要一定时长,按需计费的数据存储的起点是DLI表创建成功的时间点,而非创建的时间。您可以在“数据管理 > 库表管理”查看DLI表的创建成功的时间。
的数据插入到table1_ctas表中。 SELECT语法为:SELECT <列名称> FROM <表名称> WHERE <相关筛选条件>。 示例中使用“SELECT * FROM table1”,'*'表示会从table1中选择所有列,并将table1中所有数据插入到table1_ctas表中。
对应的记录能产生相同的索引名, 因此使用基于系统时间的动态索引,只能支持 append only 的流。 示例 该示例是从Kafka数据源中读取数据,并写入到Elasticsearch结果表中(本次所使用Elasticsearch版本为7.10.2),其具体步骤如下: 参考增强型
sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据,比如可以设置每个小时的数据写入
sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据,比如可以设置每个小时的数据写入
的数据插入到table1_ctas表中。 SELECT语法为:SELECT <列名称> FROM <表名称> WHERE <相关筛选条件>。 示例中使用“SELECT * FROM table1”,'*'表示会从table1中选择所有列,并将table1中所有数据插入到table1_ctas表中。
的数据插入到table1_ctas表中。 SELECT语法为:SELECT <列名称> FROM <表名称> WHERE <相关筛选条件>。 示例中使用“SELECT * FROM table1”,'*'表示会从table1中选择所有列,并将table1中所有数据插入到table1_ctas表中。