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语句，插入测试数据。 insert into test.cdc_order values ('202103241000000001','webShop','2021-03-24 10:00:00','50.00','100.00','2021-03-24 10:02:03','0001'
kafkaSource; 向kafka中插入如下数据： {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100
kafkaSource; 向kafka中插入如下数据： {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100
向Kafka的相应topic中发送如下数据： {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100
UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 分别编码为 DELETE 和 INSERT 类型的 Canal 消息。 更多具体使用可参考开源社区文档：Canal Format。 支持的Connector Kafka Filesystem 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选
window_end 等值条件。窗口关联支持 INNER/LEFT/RIGHT/FULL OUTER/ANTI/SEMI JOIN。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：窗口关联。 注意事项 窗口关联需要在 join on 条件中包含两个输入表的 window_start 等值条件和 window_end
topic中插入如下测试数据： {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100
连接Kafka集群，向Kafka中输入以下测试数据。 {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100
连接Kafka集群，向Kafka中输入以下测试数据。 {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100
连续表上的聚合不同，窗口聚合不产生中间结果，只在窗口结束产生一个总的聚合结果，另外，窗口聚合会清除不需要的中间状态。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：窗口聚合。 分组窗口的开始和结束时间戳可以通过 window_start 和 window_end 来选定。 窗口表值函数 Flink
topic中插入如下测试数据： {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100
topic中插入如下测试数据： {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100
连接Kafka集群，向Kafka中输入以下测试数据。 {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100
连接Kafka集群，向Kafka中输入数据： {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100
连接Kafka集群，向Kafka中输入数据： {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100
short, int, bigint, long, decimal, float, double, date, timestamp等hive开源支持的类型。 支持指定多个分区字段，分区字段只需在PARTITIONED BY关键字后指定，不能像普通字段一样在表名后指定，否则将出错。 单表分区数最多允许200000个。
kafkaSource; 向kafka中插入如下数据： {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100
连接Kafka集群，向Kafka中输入数据： {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100
scala-collection-compat_2.12-2.1.1.jar datanucleus-api-jdo-4.2.4.jar jetty-webapp-9.4.41.v20210516.jar scala-compiler-2.12.16.jar datanucleus-core-4
short, int, bigint, long, decimal, float, double, date, timestamp等hive开源支持的类型。 支持指定多个分区字段，分区字段只需在PARTITIONED BY关键字后指定，不能像普通字段一样在表名后指定，否则将出错。 单表分区数最多允许200000个。
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