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schema-syntax取值约束详见schema-syntax取值约束说明。 deploy-mode 否 standalone String redis集群的部署模式，支持standalone、master-replica、cluster，默认standalone。 retry-count 是 5 Integer
schema-syntax取值约束详见schema-syntax取值约束说明。 deploy-mode 否 standalone String redis集群的部署模式，支持standalone、master-replica、cluster。默认为standalone。 retry-count 否 5 Integer
schema-syntax取值约束详见schema-syntax取值约束说明。 deploy-mode 否 standalone String redis集群的部署模式，支持standalone、master-replica、cluster，默认standalone。 retry-count 是 5 Integer
下，检索 schema id。subject 通过 avro-confluent.schema-registry.subject 参数来制定。 支持的connector kafka upsert kafka 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明 format 是
下，检索 schema id。subject 通过 avro-confluent.schema-registry.subject 参数来指定。 支持的connector kafka upsert kafka 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明 format 是
NULL 1 (2 rows) ZEROIFNULL(value) 如果value为null，返回0，否则返回原值。目前支持数值类型还有varchar类型。 select zeroifnull(a),zeroifnull(b),zeroifnull(c) from
需要解析的JSON对象，使用字符串表示。 json_path STRING 解析JSON的路径表达式，使用字符串表示。 目前path支持如下表达式参考下表表3。 表3 json_path参数支持的表达式 表达式 说明 $ 根对象 [] 数组下标 * 数组通配符 . 取子元素 示例 测试输入数据。 测试数据源kafka，具体消息内容参考如下：
用户使用自定义镜像功能需要具备Docker相关的基础知识。 使用限制 创建自定义镜像必须使用DLI提供的基础镜像。 不能随意修改基础镜像中DLI相关组件及目录。 仅支持Spark jar作业、Flink jar作业，即jar包作业。 使用流程 图1 自定义镜像使用流程 获取DLI基础镜像。 使用Docke
list。 DEW解密凭据的权限，kms:dek:decrypt。 委托权限示例请参考自定义DLI委托权限和常见场景的委托权限策略。 仅支持Flink1.15版本使用DEW管理访问凭据，在创建作业时，请配置作业使用Flink1.15版本、且已在作业中配置允许DLI访问DEW的委托信息。
list。 DEW解密凭据的权限，kms:dek:decrypt。 委托权限示例请参考自定义DLI委托权限和常见场景的委托权限策略。 仅支持Spark3.3.1（Spark通用队列场景）及以上版本使用DEW管理访问凭据，在创建作业时，请配置作业使用Spark3.3.1版本、且已
需要解析的JSON对象，使用字符串表示。 json_path STRING 解析JSON的路径表达式，使用字符串表示。 目前path支持如下表达式参考下表表3。 表3 json_path参数支持的表达式 表达式 说明 $ 根对象 [] 数组下标 * 数组通配符 . 取子元素 示例 测试输入数据。 测试数据源kafka，具体消息内容参考如下：
需要解析的JSON对象，使用字符串表示。 json_path STRING 解析JSON的路径表达式，使用字符串表示。 目前path支持如下表达式参考下表表3。 表3 json_path参数支持的表达式 表达式 说明 $ 根对象 [] 数组下标 * 数组通配符 . 取子元素 示例 测试输入数据。 测试数据源kafka，具体消息内容参考如下：
需要解析的JSON对象，使用字符串表示。 json_path STRING 解析JSON的路径表达式，使用字符串表示。 目前path支持如下表达式参考下表表3。 表3 json_path参数支持的表达式 表达式 说明 $ 根对象 [] 数组下标 * 数组通配符 . 取子元素 示例 测试输入数据。 测试数据源kafka，具体消息内容参考如下：
rsion>”即可下载DLI客户端工具。 DLI客户端空间命名为“dli-clientkit-<version>-bin.tar.gz”，支持在Linux环境中使用，且依赖JDK 1.8及以上版本。 配置DLI Spark-submit 使用spark-submit的机器安装JDK
variable：从当前匹配的最后一个variable开始下一轮匹配 SKIP TO variable：同SKIP TO LAST variable CEP支持的函数 表2 函数说明 函数 说明 MATCH_NUMBER() 说明本次匹配属于第几次匹配。可用在MEASURES和DEFINE子句中。
数据湖探索（DLI）作为华为云大数据分析平台，其计费项包括存储费用与计算费用两项，计费类型包括包周期（包年包月），套餐包和按需计费三种。 DLI目前支持三种作业：SQL作业，Flink作业和Spark作业。 SQL作业的计费包括存储计费和计算计费，其中计算计费有包年包月计费和按需计费两种。
variable：从当前匹配的最后一个variable开始下一轮匹配 SKIP TO variable：同SKIP TO LAST variable CEP支持的函数 表2 函数说明 函数 说明 MATCH_NUMBER() 说明本次匹配属于第几次匹配。可用在MEASURES和DEFINE子句中。
组成新的字符串，长度和类型取决于输入值。 HASH_CODE INT 返回字符串的HASH_CODE()的绝对值。参数除string外，也支持int/bigint/float/double。 INITCAP VARCHAR 返回字符串，将单词首字母转换为大写，其余为小写。 单词是
组成新的字符串，长度和类型取决于输入值。 HASH_CODE INT 返回字符串的HASH_CODE()的绝对值。参数除string外，也支持int/bigint/float/double。 INITCAP VARCHAR 返回字符串，将单词首字母转换为大写，其余为小写。 单词是
一个参数。 窗口表值函数是分组函数（已废弃）的替代方案。窗口表值函数 更符合 SQL 标准，在支持基于窗口的复杂计算上也更强大。例如：窗口 TopN、窗口 Join。而分组窗口函数只支持窗口聚合。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：窗口函数。 窗口函数简介 Apache Flink
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