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将可为空的类型映射到 Avro union(something, null), 其中 something 是从 Flink 类型转换的 Avro 类型。 示例 从kafka中作为source的topic中读取json数据，并以confluent avro的形式写入作为sink的topic中。 根
log以及stdout.log。 随后进入Driver日志，如果日志还未聚合，请等待几分钟后再次检查。可以在日志底部的stdout.log中查看到示例程序最后打印的select语句的结果。 父主题： DLI中使用Hudi开发作业
对象列表中；同时您也可以将文件或文件夹拖拽到指定的目录上，这样可以上传到指定的目录中。 单击Best_Practice_04.zip获取本示例的测试数据，解压“Best_Practice_04.zip”压缩包，解压后将data文件夹上传到OBS桶根目录下。测试数据目录说明如下：
类型是VARCHAR且Map的值类型是支持的类型之一或行的每个字段类型是支持的类型之一时支持从ARRAY、MAP或ROW进行转换。下面通过示例展示了转换的行为： SELECT CAST(NULL AS JSON);-- NULL SELECT CAST(1 AS JSON);--
window_start = R.window_start AND L.window_end = R.window_end AND ... 示例 当执行窗口关联时，所有具有相同 key 和相同滚动窗口的数据会被关联在一起。这里给出一个基于 TUMBLE Window TVF 的窗口连接的例子。
ALTER TABLE table_name ADD | DROP col_name命令仅对于ORC/PARQUET存储格式的非分区表可用。 示例 将表名从users 修改为 people： ALTER TABLE users RENAME TO people; 在表users中增加名为zip的列：
场景一：固定资源造成资源浪费和资源不足的场景 在每天的不同时段，作业任务对资源的请求量也会发生变化，如果采用固定资源规格则会导致资源浪费或者资源不足的问题。例如，如下图图2示例可以看出： 大约在凌晨4点到7点这个数据段，ETL作业任务结束后没有其他作业，因为资源固定一直占用，导致严重的资源浪费。 上午9点到12点
int to_base) conv(string num, int from_base, int to_base) 对num做进制转换操作，示例为从10进制转为2进制 select conv('123',10,2); -- 1111011 rand() → double 返回0到1之间的随机小数
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： {"name":"James","age":24,"gender":"male"
VARYING(n) TEXT STRING BINARY VARBINARY BLOB BYTEA BYTES - ARRAY ARRAY 示例 从Kafka源表中读取数据，将JDBC表作为维表，并将二者生成的表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，在D
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： "{name:James,age:24,gender:male,grade:{math:95
cume_dist()→ bigint 描述：小于等于当前值的行数/分组内总行数–比如，统计小于等于当前薪水的人数，所占总人数的比例。 --查询示例 SELECT dept, userid, sal, CUME_DIST() OVER(ORDER BY sal) AS rn1, CUME_DIST()
行。所有的聚合函数都支持这个功能。 aggregate_function(...) FILTER (WHERE <condition>) 示例： --建表 create table fruit (name varchar, price int); --插入数据 insert into
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