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schema-registry.subject 否 (none) String 序列化期间，Confluent Schema Registry中注册schema所在的subject。 对于kafka和upsert-kafka，默认subject值是'<topic_name>-value'
是：“window_start”，“window_end”，“window_time”。函数运行后，原有的时间属性 “timecol” 将转换为一个常规的 timestamp 列。 TUMBLE(TABLE data, DESCRIPTOR(timecol), size [, offset
to_char to_char函数用于将日期按照指定格式转换为字符串。 命令格式 to_char(string date, string format) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 date 是 DATE 或 STRING 代表需要处理的日期。 格式为：
to_utc_timestamp to_utc_timestamp函数用于将timezone所对应的时间戳转换为UTC的时间戳。 命令格式 to_utc_timestamp(string timestamp, string timezone) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选
Connector允许接收所有输入记录，常用于高性能测试和UDF 输出，其不是实质性Sink。Blackhole结果表是系统内置的Connector。 例如，如果您在注册其他类型的Connector结果表时报错，但您不确定是系统问题还是结果表WITH参数错误，您可以将WITH参数修改为'connector'
Connector允许接收所有输入记录，常用于高性能测试和UDF输出，其不是实质性Sink。Blackhole结果表是系统内置的Connector。 例如，如果您在注册其他类型的Connector结果表时报错，但您不确定是系统问题还是结果表WITH参数错误，您可以将WITH参数修改为'connector'
e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 功能描述 Flink目前支持两种SQL 方言: default 和 hive。您需要先切换到Hive 方言，然后才能使用Hive语法编写。下面介绍如何使用SQL设置方言。
date_format函数用于将date按照format指定的格式转换为字符串。 命令格式 date_format(string date, string format) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 date 是 DATE 或 STRING 代表待转换的日期。 格式： yyyy-mm-dd
conv(STRING num, INT from_base, INT to_base) STRING 进制转换，将from_base进制下的num转化为to_base进制下面的数。例如：将5从十进制转换为四进制，conv(5,10,4)=11。 cos cos(DOUBLE a) DOUBLE
所查询的表必须是已经存在的表，否则提示查询错误。 在DLI管理控制台提交SQL语句读取binary类型的数据进行展示时，会对binary数据进行Base64转换。 示例 将表student中，name为Mike的数据记录查询出来，并根据字段score升序排序。 1 2 3 SELECT * FROM
自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 暂不支持通过python写UDF、UDTF、UDAF自定义函数。
自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 POM依赖 <dependency>
Spark 3.1.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.1.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.1.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.1.1版本发布时间 版本名称 发布时间
Flink 1.12版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.12版本所做的变更说明。 更多Flink 1.12版本说明请参考Release Notes - Flink 1.12。 Flink 1.12版本发布时间 版本名称 发布时间
单位为秒。 Checkpoint模式：选择Checkpoint的模式： At least once：事件至少被处理一次。 Exactly once：事件仅被处理一次。 注意： 勾选开启Checkpoint后需配置OBS桶参数， 用于保存Checkpoint信息，默认Checkpo
456] JSON函数 NULL到JSON的转换并不能简单地实现。从独立的NULL进行转换将产生一个SQLNULL，而不是JSON 'null'。不过，在从包含NULL的数组或Map进行转换时，生成的JSON将包含NULL。 在从ROW转换为JSON时，结果是一个JSON数组，而不
ngine中用tdigest表示这种数据结构。T-digest可以合并，在存储时可以强转为VARBINARY，检索时再由VARBINARY转换为T-digest 函数 merge(tdigest)→tdigest 描述：将所有输入的tdigest数据合并成一个tdigest。 v
FROM nation, region; INNER JOIN 两个表中至少存在一个相匹配的数据时才返回行，等价于JOIN。也可以转换为等价的WHERE语句，转换方式如下： SELECT * FROM nation (INNER) JOIN region ON nation.name=region
Spark 2.4.5版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 2.4.5版本所做的变更说明。 更多Spark 2.4.5版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 2.4.5版本发布时间 版本名称 发布时间
scale.interval 30 该配置表示检测当前作业是否需要动态扩缩的时间周期，其单位为分钟，默认值为30。例如30表示每隔30分钟进行一次检测，判断是否需要对作业使用资源量进行扩缩。 注意：只有当用户开启动态扩缩时，该配置才有意义。 flink.dli.job.cu.max 用户CU初始值
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