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将 nullable 的类型映射到 Avro union(something, null)，其中 something 是从 Flink 类型转换的 Avro 类型。 表2 数据类型映射 Flink SQL类型 Avro类型 Avro逻辑类型 CHAR / VARCHAR / STRING
"v1"为V1表；"v2"则为V2表。 如需修改V1表为V2表请提交工单联系客户支持获取操作帮助。 升级示例 升级Spark引擎和修改数据表时，如新建队列时切换了计算资源类型可能会导致计费资源的费用变化。 如果原队列使用的是弹性资源池类型的计算资源，那么新建队列不涉及计算资源的费用变化。 如果原队
分析窗口函数概览 DLI所支持的分析窗口函数如分析窗口函数介绍所示。 表1 分析窗口函数介绍 函数 命令格式 返回值 功能简介 cume_dist cume_dist() DOUBLE 用于求累计分布，相当于求分区中大于等于或小于等于当前行的数据在分区中的占比。 first_value
S来持久化元数据。虽然这些表对Hive来说是可见的，但Hive不太可能理解元数据。因此，在Hive中使用这样的表会导致未定义的行为。 建议切换到Hive方言来创建Hive兼容表。如果您想用默认的方言创建Hive兼容表，确保在您的表属性中设置'connector'='hive'，否
偏移量，BIGINT类型常量，取值大于等于0。值为0时表示当前行，为1时表示前一行，以此类推。默认值为1。输入值为STRING类型、DOUBLE类型则隐式转换为BIGINT类型后进行运算。 default 是 常量，默认值为NULL。 当offset指定的范围越界时的缺省值，需要与expr对应的
Hive方言时，Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性，改善与Hive的互操作性，并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考：Apache Flink Hive 方言 使用HiveCatalog，Apache Flink可以用于统一处理Apache
在DLI使用Hudi提交Spark SQL作业 登录DLI管理控制台，选择“SQL编辑器”首进入提交SQL作业的界面。提交SQL作业时需要选择支持Hudi的Spark SQL队列。 创建一张Hudi表： 将如下的建表语句粘贴至DLI SQL编辑器的输入区域，修改 LOCATION
servers=<yourKafkaAddress1>:<yourKafkaPort>,<yourKafkaAddress2>:<yourKafkaPort> 将ecs切换到confluent-5.5.2目录下，使用下述命令启动confluent： bin/schema-registry-start etc/
D。用户可以使用作业ID来查询作业状态和获取作业结果。 status 是 String 作业状态。状态可能为运行中（RUNNING）、规格变更中（SCALING）、提交中（LAUNCHING）、已完成（FINISHED）、已失败（FAILED）、已取消（CANCELLED）。 sub_job_id
导入数据（废弃） 功能介绍 该API用于将数据从文件导入DLI或OBS表，目前仅支持将OBS上的数据导入DLI或OBS中。 当前接口已废弃，不推荐使用。 该API为异步操作。 导入数据时，可选择已存在的OBS桶路径或新建OBS桶路径，但只能指定一个OBS桶路径。 若需新建OBS桶，需遵守以下命名规则：
偏移量，BIGINT类型常量，取值大于等于0。值为0时表示当前行，为1时表示前一行，以此类推。默认值为1。输入值为STRING类型、DOUBLE类型则隐式转换为BIGINT类型后进行运算。 default 是 常量，默认值为NULL。 当offset指定的范围越界时的缺省值，需要与expr对应的
定义列分隔符， 'sink.properties.escape_delimiters' = 'true' 特殊字符作为分隔符,'\x01'会被转换为二进制的0x01 JSON格式导入 'sink.properties.format' = 'json' 'sink.properties
Hudi Compaction操作说明 什么是Compaction Compaction用于合并mor表Base和Log文件，Compaction包含两个过程Schedule和Run。Schedule过程会在TimeLine里生成一个Compaction Plan，这个Compaction
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。 管理员可将SQL防御行为在“提示”、“拦截”、“熔断”选项之间进行灵活切换，系统会将发生的SQL防御事件实时写入到防御审计日志中。运维人员可进行日志分析，评估现网SQL质量，提前感知潜在SQL风险，并做出有效预防措施。
表schema的key sink.delivery-guarantee 否 at-least-once String exactly-once： 记录只传送一次，在故障转移方案下也是如此。如果要生成完整的exactly-once管道，需要源和接收器支持exactly-once，并且已正确配置。 at-least-once：
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
创建DLI表关联DWS 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联DWS上已有的表。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 前提条件 创建DLI表关联
hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class 用于提取hudi分区列值，将其转换成hive分区列。 org.apache.hudi.hive.SlashEncodedDayPartitionValueExtractor
Flink 将可为空的类型映射到 Avro union(something, null), 其中 something 是从 Flink 类型转换的 Avro 类型。 示例 从kafka中作为source的topic中读取json数据，并以confluent avro的形式写入作为sink的topic中。
Hbase源表 功能描述 创建source流从HBase中获取数据，作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析
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