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webShop,2021-03-24 10:00:00,100.0,100.0,2021-03-24 10:02:03,0001,Alice,330106) +I(redisSource2,202103251202020001,miniAppShop,2021-03-25 12:
":"2021-03-24 16:10:06", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"} {"order_id":"202103251202020001", "order_channel":"miniAppShop
args) throws Exception { SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName
Append：如果已经存在数据，则追加保存。 Ignore：如果已经存在数据，则不做操作。这类似于SQL中的“如果不存在则创建表”。 读取DWS上的数据。
ORDER BY time_attr [asc|desc]) AS rownum FROM table_name) -- relation applied windowing TVF WHERE (rownum = 1 | rownum <=1 | rownum < 2) [
数据结果参考如下： +I(202103241000000001,webShop,2021-03-24 10:00:00,100.0,100.0,2021-03-24 10:02:03,0001,Alice,330106) +I(202103251202020001,miniAppShop
select * from test.dwsresult; 查询结果参考如下： order_channel pay_amount real_pay appShop 400.0 330.0 webShop 400.0 200.0
Append：如果已经存在数据，则追加保存。 Ignore：如果已经存在数据，则不做操作。这类似于SQL中的“如果不存在则创建表”。 读取RDS上的数据。
帮助：跳转至帮助中心，为用户提供SQL语法参考。 简化流图 在OpenSource SQL作业编辑页面，单击“简化流图”按钮即可展示。 仅Flink 1.12和Flink 1.10版本支持查看简化流图。
cookie1 | 2020-07-10 | 1 | 7 | 6 | 7 (7 rows) row_number()→ bigint 描述：从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列–比如，按照pv降序排列，生成分组内每天的pv名次ROW_NUMBER() 的应用场景非常多
2021-03-24 10:00:00, 100.0, 100.0, 2021-03-24 10:02:03, 0001, Alice, 330106] +I[flink, cdc_order, 2023-11-10T07:41:12Z, 202103241606060001, appShop
Parquet：DLI支持读取不压缩、snappy压缩、gzip压缩的parquet数据。 CSV：DLI支持读取不压缩、gzip压缩的csv数据。 ORC：DLI支持读取不压缩、snappy压缩的orc数据。 JSON：DLI支持读取不压缩、gzip压缩的json数据。
AS rownum FROM table_name) -- relation applied windowing TVF WHERE rownum <= N [AND conditions] 注意事项 Flink只支持在滚动，滑动和累计窗口表值函数后进行窗口 Top-N。
兼容写法示例,带上table关键字 insert into table fruit values('Cherry',88); 向fruit表中插入多行数据： insert into fruit values('banana',10),('peach',6),('lemon',12),('apple
pay_time":"2021-03-24 10:02:03", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"} {"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop
202103241000000001','webShop','2021-03-24 10:00:00','50.00','100.00','2021-03-24 10:02:03','0001','Alice','330106'), ('202103251606060001','appShop
VARBINARY, VARCHAR, VARYING, VAR_POP, VAR_SAMP, VERSION, VIEW, WEEK, WHEN, WHENEVER, WHERE, WIDTH_BUCKET, WINDOW, WITH, WITHIN, WITHOUT, WORK, WRAPPER
pay_time":"2021-03-24 10:02:03", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"} {"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop
FROM L [LEFT|RIGHT|FULL OUTER] JOIN R -- L and R are relations applied windowing TVF ON L.window_start = R.window_start AND L.window_end = R.window_end
可能的选项是[gzip | snappy | uncompressed | lzo] snappy hoodie.logfile.max.size LogFile的最大值。这是在将日志文件移到下一个版本之前允许的最大值。
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