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创建源表 DataGen源表 DWS源表 Hbase源表 JDBC源表 Kafka源表 MySQL CDC源表 Postgres CDC源表 Redis源表 Upsert Kafka源表 FileSystem源表 父主题： 数据定义语句DDL
数学函数概览 DLI所支持的数学函数如数学函数所示。 表1 数学函数 函数 命令格式 返回值 功能简介 abs abs(DOUBLE a) DOUBLE或INT 取绝对值。 acos acos(DOUBLE a) DOUBLE 返回给定角度a的反余弦值。 asin asin(DOUBLE
日期函数概览 DLI所支持的日期函数如表1所示。 表1 日期/时间函数 函数 命令格式 返回值 功能简介 add_months add_months(string start_date, int num_months) STRING 返回start_date在num_months个月之后的date。
长度范围为3到63个字符，支持小写字母、数字、中划线（-）、英文句号（.）。 禁止两个英文句号（.）或英文句号（.）和中划线（-）相邻，禁止以英文句号（.）和中划线（-）开头或结尾。 禁止使用IP地址。 如果名称中包含英文句号（.），访问桶或对象时可能会进行安全证书校验。 导入
策略，实现对典型大SQL、低质量SQL的主动防御，包括事前提示、拦截和事中熔断，并不强制改变用户的SQL提交方式、SQL语法，对业务零改动且易落地。 DLI支持可视化配置SQL防御策略，同时可支持防御规则的查询和修改。 每个SQL引擎在进行SQL业务响应、执行过程中，基于SQL防御策略进行主动防御行为。
Flink OpenSource SQL作业开发 从Kafka读取数据写入到RDS 从Kafka读取数据写入到DWS 从Kafka读取数据写入到Elasticsearch 从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS 从PostgreSQL CDC源表读取数据写入到DWS Fli
Jar作业最小化提交是指Flink仅提交作业必须的依赖项，而不是整个Flink环境。通过将非Connector的Flink依赖项（以flink-开头）和第三方库（如Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc）的作用域设置为provided，可以确保这些依赖项不会被包含在Jar作业中
Format') 默认值为：yyyy-MM-dd。 日期格式由Java的日期模式字符串指定。在Java的日期和时间模式字符串中，未加单引号(')的字符'A' 到'Z' 和'a' 到'z' 被解释为模式字符，用来表示日期或时间字符串元素。若模式字符使用单引号 (') 引起来，则在解
在DLI使用Delta提交Spark Jar作业 1. 添加如下依赖 <dependency> <groupId>io.delta</groupId> <artifactId>delta-core_2.12</artifactId> <version>2.3
flink_taskmanager_Status_Network_AvailableMemorySegments TaskManager未使用的内存segments的个数 flink_taskmanager_Status_Network_TotalMemorySegments Tas
Redis、DDS等，需要先创建跨源连接，打通作业运行队列到外部数据源之间的网络。 当前Spark作业支持访问的外部数据源详情请参考DLI常用跨源分析开发方式。 创建跨源连接操作请参见配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接）。 创建完跨源连接后，可以通过“资源管理 > 队列管理
逻辑运算符 常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT，它们的运算结果有三个值，分别为TRUE、FALSE和NULL，其中NULL代表未知。优先级顺序为：NOT>AND>OR。 运算规则请参见表1，表中的A和B代表逻辑表达式。 表1 逻辑运算符 运算符 返回类型 描述 A AND B
t的初始化。 创建队列 DLI提供创建队列的接口，您可以使用该接口创建队列。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 private static void createQueue(DLIClient client) throws DLIException {
catch”异常捕获，否则可能会造成包冲突，导致函数功能异常。 环境准备 在进行UDTF开发前，请准备以下开发环境。 表1 UDTF开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，支持Windows7以上版本。 安装JDK JDK使用1.8版本。 安装和配置IntelliJ IDEA IntelliJ
作业异常怎么办？ 问题现象 Jobmanager与Taskmanager心跳超时，导致Flink作业异常。 图1 异常信息 根因分析 检查网络是否发生闪断，分析集群负载是否很高。 如果频繁出现Full GC, 建议排查代码，确认是否有内存泄漏。 图2 Full GC 处理步骤 如果频繁Full
HAVING HAVING HAVING与聚合函数和GROUP BY一起使用，来控制选在哪些组。HAVING能够在分组和聚合计算之后，过滤掉不满足给定条件的组。 例如： SELECT count(*), mktsegment, nationkey, CAST(sum(acctbal)
使用Temporal join关联维表的最新版本 功能描述 对于Hive表，我们可以将其作为有界流读出。在这种情况下，Hive表只能在查询时跟踪其最新版本。最新版本的表保留了Hive表的所有数据。 注意事项 每个连接子任务都需要保留自己的Hive表缓存。请确保Hive表可以放入TM任务槽的内存中。
SparkSQL建表参数规范 规则 建表必须指定primaryKey和preCombineField。 Hudi表提供了数据更新的能力和幂等写入的能力，该能力要求数据记录必须设置主键用来识别重复数据和更新操作。不指定主键会导致表丢失数据更新能力，不指定preCombineField会导致主键重复。
配置为true时，即根据算子ID和流量预估作业消耗资源。 static_estimator_config 否 String 每个算子的流量/命中率配置，json格式的字符串。 当static_estimator为true时需要配置该参数，配置时传入算子ID和算子流量配置。 可先行调用该
配置DLI读写外部数据源数据的操作流程 配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接） 使用DEW管理数据源访问凭证 使用DLI的跨源认证管理数据源访问凭证 管理增强型跨源连接 典型场景示例：配置DLI与内网数据源的网络联通 典型场景示例：配置DLI 与公网网络连通 父主题： 数据迁移与数据传输
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