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Kafka数据源中读取数据，并写入到Print结果表中。 参考增强型跨源连接，根据Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据Kafka的地址测试队列连通性。如果能
批处理作业类型，只支持spark类型参数。 log 否 Array of Strings 显示当前批处理作业的最后10条记录。 sc_type 否 String 计算资源类型。用户自定义时返回CUSTOMIZED。 cluster_name 否 String 批处理作业所在队列。 queue 否 String
char_matchcount char_matchcount(string <str1>, string <str2>) BIGINT 计算str1中有多少个字符出现在str2中。 encode encode(string <str>, string <charset>) BINARY
char_matchcount char_matchcount(string <str1>, string <str2>) BIGINT 计算str1中有多少个字符出现在str2中。 encode encode(string <str>, string <charset>) BINARY
版本支持公告 DLI计算引擎版本生命周期 Flink 1.15版本说明 Flink 1.12版本说明 Spark 3.3.1版本说明 Spark 3.1.1版本说明 Spark 2.4.5版本说明 Spark2.4.x与Spark3.3.x版本差异对比
发阈值（对于Flink任务来说就是compaction.delta_commits的值）。 MOR表下游采用流式计算，历史版本保留小时级。 如果MOR表的下游是流式计算，例如Flink流读，可以按照业务需要保留小时级的历史版本，这样的话近几个小时之内的增量数据可以通过log文件读
DOUBLE或DECIMAL 计算中位数。 negative negative(INT a) DECIMAL或INT 返回a的相反数，例如negative(2)，返回-2。 percentlie percentile(colname,DOUBLE p) DOUBLE或ARRAY 计算精确百分位数，
DOUBLE 为窗口的ORDER BY子句所指定列中值的返回秩，但以介于0和1之间的小数形式表示，计算方法为 (RANK - 1)/(- 1)。 rank rank() INT 计算一个值在一组值中的排位。如果出现并列的情况，RANK函数会在排名序列中留出空位。 row_number
DOUBLE 为窗口的ORDER BY子句所指定列中值的返回秩，但以介于0和1之间的小数形式表示，计算方法为 (RANK - 1)/(- 1)。 rank rank() INT 计算一个值在一组值中的排位。如果出现并列的情况，RANK函数会在排名序列中留出空位。 row_number
Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把来自 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server 和许多其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON 和 Apache
T(subValue, length) ON TRUE; UDAF UDAF函数需继承AggregateFunction函数。首先需要创建一个用来存储计算结果的Accumulator，如示例里的WeightedAvgAccum。 编写代码示例 public class WeightedAvgAccum
参考增强型跨源连接，在DLI上根据ClickHouse和Kafka集群所在的虚拟私有云和子网分别创建跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置ClickHouse和Kafka集群安全组的入向规则，使其对当前将要使用的Flink作业队列网段放通。参考测试地址连通性根据
dli:queue:scaleQueue √ × 赋予指定用户弹性资源权限 PUT /v1.0/{project_id}/user-authorization dli:elasticresourcepool:grantPrivilege √ × 移除指定用户弹性资源池权限 PUT /v1.0/{pro
该表进行ETL计算时通常会使用时间范围进行裁剪（例如最近一天、一月、一年），这种表通常可以通过数据的创建时间来做分区以保证最佳读写性能。 维度表数据量一般整表数据规模较小，以更新数据为主，新增较少，表数据量比较稳定，且读取时通常需要全量读取做join之类的ETL计算，因此通常使用非分区表性能更好。
T(subValue, length) ON TRUE; UDAF UDAF函数需继承AggregateFunction函数。首先需要创建一个用来存储计算结果的Accumulator，如示例里的WeightedAvgAccum。 编写代码示例 public class WeightedAvgAccum
T(subValue, length) ON TRUE; UDAF UDAF函数需继承AggregateFunction函数。首先需要创建一个用来存储计算结果的Accumulator，如示例里的WeightedAvgAccum。 编写代码示例 public class WeightedAvgAccum
等数据库。 示例： Flink 实时消费用户订单数据的 Kafka 源表，通过Redis维表将商品ID关联维表获取商品分类，并计算不同类别的商品销售金额，将计算结果写入 RDS（Relational Database Service，如 MySQL） 结果表中。 表信息如下： 源表：
DOUBLE或DECIMAL 计算中位数。 negative negative(INT a) DECIMAL或INT 返回a的相反数，例如negative(2)，返回-2。 percentlie percentile(colname,DOUBLE p) DOUBLE或ARRAY 计算精确百分位数，
T(subValue, length) ON TRUE; UDAF UDAF函数需继承AggregateFunction函数。首先需要创建一个用来存储计算结果的Accumulator，如示例里的WeightedAvgAccum。 编写代码示例 public class WeightedAvgAccum
数介绍说明见表3。 表3 SQL标量函数表 函数 返回值 说明 ST_DISTANCE(point_1, point_2) DOUBLE 计算两个地理点之间的欧几里得距离。 示例如下： Select ST_DISTANCE(ST_POINT(x1, y1), ST_POINT(x2
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