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返回转置后的行，新的列名由as指定。 作为key的列类型保持不变，其余所有的列是STRING类型。 拆分成的行数以个数多的数组为准，不足的补NULL。 示例代码 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示例。创建表salary，并添加数据，命令示例如下： CREATE EXTERNAL
测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource sql作业，开启checkpoint，并提交运行，其代码如下： CREATE TABLE kafkaSource ( order_id string, order_channel string
types. 目前 Flink 1.15 可以通过使用DataTypeHint 和FunctionHint 注解相关参数、类或方法来支持提取过程。 代码示例 Table（类似于 SQL 标准）是一种强类型的 API，函数的参数和返回类型都必须映射到 Table API 的数据类型，参见Table
input_row_count 否 Long Insert作业执行过程中扫描的记录条数。 bad_row_count 否 Long Insert作业执行过程中扫描到的错误记录数。 input_size 是 Long 作业执行过程中扫描文件的大小。 result_count 是 Integer
dynamicPartitionPruning.enabled true 该配置项用于启用或禁用动态分区修剪。在执行SQL查询时，动态分区修剪可以帮助减少需要扫描的数据量，提高查询性能。 配置为true时，代表启用动态分区修剪，SQL会在查询中自动检测并删除那些不满足WHERE子句条件的分区，适用于在处理具有大量分区的表时。
测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource sql作业，开启checkpoint，并提交运行，其代码如下： CREATE TABLE kafkaSource ( order_id string, order_channel string
a的地址-->测试）。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource sql作业，并提交运行，其代码如下： CREATE TABLE kafkaSource ( order_id string, order_channel string
时计费和按扫描数据量计费，这两种计费方式是互斥的，可根据需要选择其中一种。建议优先选择按CU时计费，可资源独享，且成本核算清晰。同时，按CU时计费还提供套餐包的购买和使用。 CU时资费=CU数*使用时长*单价。使用时长按自然小时计费，不足一个小时按一个小时计费。 扫描数据量资费=
返回STRING类型的值。 如果json为空或非法的json格式，返回NULL。 如果json合法，path也存在，则返回对应字符串。 示例代码 提取JSON对象src_json.json中的信息。命令示例如下。 jsonString = {"store": {"fruit":[{"weight":8
orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 frame_clause 否 用于确定数据边界。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 示例数据 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示例。创建表logs，并添加数据，命令示例如下： create
能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource sql作业，选择flink1.12，并提交运行，其代码如下： create table kafkaSource( id bigint, name string, description
本例介绍通过DLI控制台提交Flink Jar作业程序包的基本流程。由于不同的业务需求，Jar包的具体编写会有所差异。建议您参考DLI提供的示例代码，并根据实际业务场景进行相应的编辑和定制。获取DLI样例代码。 操作流程 使用DLI提交Flink Jar作业的操作流程请参考表1。 开始进行如下操作前，请务必参考准备工作完成必要操作。
能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource sql作业，选择flink1.12，并提交运行，其代码如下： CREATE TABLE kafkaSource ( order_id string, order_channel string
orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 frame_clause 否 用于确定数据边界。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示例。创建表logs，并添加数据，命令示例如下： create table
测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource sql作业，选择flink1.15，并提交运行，其代码如下： CREATE TABLE kafkaSource ( log string ) WITH ( 'connector' = 'kafka'
目前仅支持查看“QUERY”类型作业的执行结果。 row_count 否 Integer 作业结果总条数。 input_size 否 long 作业执行过程中扫描的数据量。 schema 否 Array of Map 作业结果列名称和类型。 rows 否 Array of objects 作业结果集。
Hive Read & Write 功能描述 本节介绍利用Flink来读写Hive的表。Hive源表的定义，以及创建源表时使用的参数和示例代码。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write Flink支持在BATCH 和 STREAMING模式下从Hi
目前仅支持查看“QUERY”类型作业的执行结果。 row_count 否 Integer 作业结果总条数。 input_size 否 long 作业执行过程中扫描的数据量。 schema 否 Array of Map 作业结果列名称和类型。 rows 否 Array of objects 作业结果集。
输入kafka的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource sql作业，并提交运行，其代码如下： CREATE TABLE kafkaSource ( order_id string, order_channel string
测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource sql作业，选择flink1.15，并提交运行，其代码如下： CREATE TABLE kafkaSource ( order_id string, order_channel string
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