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'connector' = 'kafka', 'topic' = '<yourTopic>', 'properties.group.id' = '<yourGroupId>', 'properties.bootstrap.servers' = '<yourKafka
select d.id, ROW(name, geneder,age,address), ROW(score) from source1 as d join hbaseSource for system_time as of d.proctime as h on d.id = h.id; 父主题：
OBS桶是未授权状态，需要单击“OBS授权”。 日志信息的保存路径为：“桶名/jobs/logs/作业id开头的目录”。其中，“桶名”可以自定义。“/jobs/logs/作业id开头的目录”为固定格式。 在作业列表中，单击对应的作业名称，然后在“运行日志”页签，可以单击页面提供的OBS链接跳转至对应的路径下。
sql import SparkSession 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-dws").getOrCreate() 通过DataFrame API访问数据源 连接参数配置 1 2
聚合函数概览 avg corr count covar_pop covar_samp max min percentile percentile_approx stddev_pop stddev_samp sum variance/var_pop var_samp 父主题： 内置函数
含回车换行符导致表字段数据错误。 例如，当前创建的OBS外表语句为： CREATE TABLE test06 (name string, id int, no string) USING csv OPTIONS (path "obs://dli-test-001/test.csv");
greatest hex least ln log log10 log2 median negative percentlie percentlie_approx pi pmod positive pow radians rand round shiftleft shiftright shiftrightunsigned
'iphone')THEN user_id ELSE NULL END) AS app_uv 可调整为 COUNT(DISTINCT user_id) FILTER(WHERE flag IN ('android', 'iphone')) AS app_uv 维表join优化 维表jo
proctime as dim on orders.user_id = dim.user_id; 往kafka数据源写入2条数据。 {"user_id": "user1", "user_name": "name1"} {"user_id": "user2", "user_name": "name2"}
ORDER BY time_attr [asc|desc]) AS rownum FROM table_name) -- relation applied windowing TVF WHERE (rownum = 1 | rownum <=1 | rownum < 2) [AND conditions]
安全责任在于保障其所提供的IaaS、PaaS和SaaS类云服务自身的安全，涵盖华为云数据中心的物理环境设施和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不仅包括华为云基础设施和各项云服务技术的安全功能和性能本身，也包括运维运营安全，以及更广义的安全合规遵从。 租户：负责云服务内部
消息体的类型（格式），默认取值为“application/json”，有其他取值时会在具体接口中专门说明。 是 application/json Content-Length 请求body长度，单位为Byte。 POST/PUT请求必填。 GET不能包含。 3495 X-Project-ID project
pay_time string, user_id string, user_name string, area_id string), primary key (order_id) not enforced ) with ( 'connector'
pay_time string, user_id string, user_name string, area_id string), primary key (order_id) not enforced ) with ( 'connector'
2 3 SparkContext sparkContext = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("datasource-mongo")); JavaSparkContext javaSparkContext = new Ja
例如，输入如下样例数据： {"car_id":"3027", "car_owner":"lilei", "car_age":"7", "average_speed":"76", "total_miles":"15000"} {"car_id":"3028", "car_owner":"hanmeimei"
//需要访问的lakeformation实例ID，在lakeformation console查看。可选，如不填写访问Lakeformation的默认实例 spark.hadoop.lakeformation.instance.id=xxx //需要访问的lakeformati
table-name'='car_info', 'connector.key-column'='car_id' ); insert into redisSink (car_id,car_owner,car_brand,car_speed) VALUES ("A1234"
dorisdemo ( `user_id` varchar(10) NOT NULL, `city` varchar(10), `age` int, `gender` int ) DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 10 参考创建Flink
test_csv_hw并导入test.csv数据。 create table test_csv_hw(id1 int, id2 int, id3 int, id4 int, id5 int) using csv options( path 'obs://obs-csv-parquet/test
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