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1字节 TRUE/FALSE 是 是 SMALLINT/SHORT 有符号整数 2字节 -32768~32767 是 是 TINYINT 有符号整数 1字节 -128~127 是 否 BIGINT/LONG 有符号整数 8字节 -9223372036854775808～9223372036854775807
分组聚合 聚合函数把多行输入数据计算为一行结果。例如，有一些聚合函数可以计算一组行的 “COUNT”、“SUM”、“AVG”（平均）、“MAX”（最大）和 “MIN”（最小）。 对于流式查询，用于计算查询结果的状态可能无限膨胀。状态的大小大多数情况下取决于去重行的数量和分组持续的时间，持续时间较短的
功能描述 使用DataSource语法创建DLI表。DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 注意事项 CTAS建表语句不能指定表的属性。 若没有指定分隔符，则默认为逗号（,）。 关于分区表的使用说明：
DML语法定义 约束限制 Flink SQL 对于标识符（表、属性、函数名）有类似于 Java 的词法约定: 不管是否引用标识符，都保留标识符的大小写。 且标识符需区分大小写。 与 Java 不一样的地方在于，通过反引号，可以允许标识符带有非字母的字符（如："SELECT a AS
使用Hive语法创建DLI表 功能描述 使用Hive语法创建DLI表。DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 注意事项 CTAS建表语句不能指定表的属性。 Hive DLI表不支持在建表时指定多字符的分隔符。
maxRepeat ] } '}' ['?'] | '{' repeat '}' 注意事项 Flink SQL 对于标识符（表、属性、函数名）有类似于 Java 的词法约定: 不管是否引用标识符，都保留标识符的大小写。 且标识符需区分大小写。 与 Java 不一样的地方在于，通过反引
maxRepeat ] } '}' ['?'] | '{' repeat '}' 注意事项 Flink SQL 对于标识符（表、属性、函数名）有类似于 Java 的词法约定: 不管是否引用标识符，都保留标识符的大小写。 且标识符需区分大小写。 与 Java 不一样的地方在于，通过反引
为数据采集端采集到的数据往往比较有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全，而维表就是代表存储数据维度信息的数据源。常见的用户维表有 MySQL，Redis等。 结果表：Flink作业输出的结果数据表，将每条实时处理完的数据写入的目标存储，如 MySQL，HBase 等数据库。
USER：限定后面的user_name是一个用户。 注意事项 privilege必须是可授权限中的一种。且如果赋权对象在resource或上一级resource上已经有对应权限时，则会赋权失败。Privilege支持的权限类型可参见数据权限列表。 resource可以是queue、database、tabl
禁止或恢复表的生命周期 功能介绍 禁止或恢复指定表或分区的生命周期。 使用禁止或恢复表的生命周期有以下两种场景： 表或分区表开启了生命周期的功能，该功能可以禁止或恢复表的生命周期，即修改“dli.table.lifecycle.status”的参数值。 表或分区表未开启生命周期的
路径同时支持文件和文件夹。 obs://DLI/sampledata.csv 表头:无/有 当“文件格式”为“CSV”时该参数有效。设置导入数据源是否含表头。 选中“高级选项”，勾选“表头:无”前的方框，“表头:无”显示为“表头:有”，表示有表头；取消勾选即为“表头:无”，表示无表头。 - 自定义分隔符
19075-6中描述的JSON路径表达式。它们的语法受到ECMAScript的启发并采用了ECMAScript的许多特性，但既不是其子集，也不是其超集。 路径表达式有两种，一种是宽松模式，另一种是严格模式。当省略时，它默认为严格模式。严格模式旨在从模式的角度检查数据，当数据不符合路径表达式时将抛出错误。但
本节介绍使用DataSource语法创建OBS表。 DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，TB/
使用Hive语法创建OBS表 功能描述 使用Hive语法创建OBS表。DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，TB/
等等。而电商平台则需要每天统计各平台的实时访问数据量、订单数、访问人数等等指标，从而能在显示大屏上实时展示相关数据，方便及时了解数据变化，有针对性地调整营销策略。而如何高效快捷地统计这些指标呢？ 假设平台已经将每个商品的订单信息实时写入Kafka中，这些信息包括订单ID、订单生成
DLI常用跨源分析开发方式 跨源分析 当DLI有访问外部数据源的业务需求时，首先需要通过建立增强型跨源连接，打通DLI与数据源之间的网络，再开发不同的作业访问数据源以实现DLI跨源分析。 本节操作介绍DLI支持的数据源对应的开发方式。 使用须知 Flink作业访问DIS，OBS和
comment_num int 累计评论数分段 0表示无评论 1表示有1条评论 2表示有2-10条评论 3表示有11-50条评论 4表示大于50条评论 has_bad_comment int 是否有差评 0表示无，1表示有 bad_comment_rate float 差评率 差评数占总评论数的比重
为什么SQL作业一直处于“提交中”？ SQL作业一直在提交中，有以下几种可能： 刚购买DLI队列后，第一次进行SQL作业的提交。需要等待5~10分钟，待后台拉起集群后，即可提交成功。 若刚刚对队列进行网段修改，立即进行SQL作业的提交。需要等待5~10分钟，待后台重建集群后，即可提交功。
的时间有5分钟误差。建议扩容时间定时至少比实际使用队列的时间提前20分钟。 每个定时任务之间需要至少有2小时的间隔。 队列的定时弹性扩缩容属于耗时操作，变更所消耗的时间取决于扩缩容目标规格与当前规格的差值大小，用户在“队列管理”页面中可以查看当前队列的规格。 如果当前队列有作业正
Format概述 Flink 提供了一套与表连接器（table connector）一起使用的表格式（table format）。 表格式是一种存储格式，定义了如何把二进制数据映射到表的列上。 表1 Flink支持格式 Formats 支持的Connectors CSV Kafka
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