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SQL作业运维类 用户导表到OBS报“path obs://xxx already exists”错误 对两个表进行join操作时，提示：SQL_ANALYSIS_ERROR: Reference 't.id' is ambiguous, could be: t.id, t.id
preCombineField 预合并键，相同主键的多条数据按该字段进行合并 按需 必须指定，相同主键的数据会按该字段合并，不能指定多个字段。 禁止建表时将hoodie.datasource.hive_sync.enable指定为false。 指定为false将导致新写入的分区无法同步到Hive Me
( column [, ...] ) ROLLUP ( column [, ...] ) 描述 从零个或多个表中检索行数据。 查询stu表的内容。 SELECT id,name FROM stu; 父主题： DQL 语法
如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 若使用MRS HBase，请在增强型跨源的主机信息中添加MRS集群所有节点的主机ip信息。 详细操作请参考《数据湖探索用户指南》中的“修改主机信息”章节描述。 语法格式 create table hbaseSource (
TypeSerializer 序列化的字节序列。 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 >
OUTER JOIN：返回右表的所有记录，没有匹配值的记录将返回NULL。 注意事项 所要进行JOIN连接的表必须是已经存在的表，否则会出错。 示例 右外连接和左外连接相似，但是会将右边表（这里的course_info)中的所有记录返回，没有匹配值的左表记录将返回NULL。 1 2
该能力用于支持SparkSql对Hudi表的列进行Alter变更，使用该能力前必须开启Schema演进。 Schema演进支持的范围 Schema演进支持范围： 支持列（包括嵌套列）相关的增、删、改、位置调整等操作。 不支持对分区列做演进。 不支持对Array类型的嵌套列进行增、删、列操作。 ALTER
ASC/DESC：ASC为升序，DESC为降序，默认为ASC。 SORT BY：一般与GROUP BY一起使用，为PARTITION进行单列或多列的局部排序。 注意事项 所排序的表必须是已经存在的，否则会出错。 示例 根据字段score对表student在Reducer中进行升序排序。 1 2 SELECT *
创建包含SELECT查询结果的新表。 使用CREATE TABLE创建空表。 使用IF NOT EXISTS子句时，如果表已经存在则不会报错。 可选WITH子句可用于设置新创建的表的属性，如表的存储位置（location）、是不是外表（external）等。 示例 用指定列的查询结果创建新表
SQL语法约束与定义 语法支持类型 语法定义 父主题： Flink Opensource SQL1.10语法参考
'test')); 描述 向表中插入新的数据行。 如果指定了列名列表，那么这些列名列表必须与query语句产生列列表名完全匹配。表中不在列名列表中的每一列，其值会设置为null。 如果没有指定列名列表，则query语句产生的列必须与将要插入的列完全匹配。 使用insert int
tableName 表名。 col_name 待修改的列名。 column_type 目标列类型。 col_comment 列comment。 column_name 位置修改参照列，例如：AFTER column_name的语义是要将待修改列放到参照列column_name之后。
'#'号指定的字段类型 当“fields.#.kind”字段为：random时有效。 表示随机生成器的最小值，'#' 指定的字段仅适用于数字类型。 fields.#.max 否 '#'号指定的字段类型的最大值 '#'号指定的字段类型 当“fields.#.kind”字段为：random时有效。
关键字 FULL OUTER JOIN：根据左表与右表的所有记录进行匹配，没有匹配值的记录返回NULL。 注意事项 所要进行JOIN连接的表必须是已经存在的表，否则会出错。 示例 利用全外连接可以将两张表中的所有记录返回，没有匹配值的左表及右表记录将返回NULL。 1 2 SELECT
TIMESTAMP_LTZ, INTERVAL, ARRAY, MULTISET, MAP, ROW, RAW 在SQL语法中这些类型用于定义表中列的数据类型。 父主题： SQL语法约束与定义
配置”应用程序”，路径指向上一步上传至OBS的Spark jar包。 配置委托。选择提交DLI作业所需的委托。自定义委托请参考创建DLI自定义委托 。 配置”主类（--class）”，为上一步中所写的，包含需要执行的main函数的类的全名。 在”Spark参数（--conf）“处
Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册接口，使用了新的自定义函数类型推断机制，因此原先1.10
table-name、connector.key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.use-internal-schema 否
通过对等连接建立与其他VPC的网络连接后，用户可以在DLI的租户独享集群中访问所有Flink和Spark支持的数据源与输出源，如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。 自拓展生态 用户可通过编写代码实现从想要的云生态或者开源生态获取数据，作为Flink作业的输入数据。 DLI
数据定义语句DDL 创建源表 创建结果表 创建维表 Format 父主题： Flink Opensource SQL1.12语法参考
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