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之中自动推导得到。不支持显式地定义 JSON schema。 在 Flink 中，JSON Format 使用 jackson databind API 去解析和生成 JSON。 下表列出了 Flink 中的数据类型与 JSON 中的数据类型的映射关系。 表2 数据类型映射 Flink SQL类型
Spark作业编辑页面，选择自定义镜像 图3 Spark作业镜像授权操作 图4 在DLI Flink jar作业编辑页面，选择自定义镜像 在使用API时，在作业参数中指定image参数，即可使用自定义镜像运行作业。Spark作业请参考《创建批处理作业》，Flink jar作业请参考《创建Flink
dli-jdbc-1.x dli-jdbc-2.x dli.sql.checkNoResultQuery 否 false 是否允许调用executeQuery接口执行没有返回结果的语句（如DDL）。 “false”表示允许调用。 “true”表示不允许调用。 dli-jdbc-1.x dli-jdbc-2
OBS 2.0支持 DLI Spark作业 DLI在开源Spark基础上进行了大量的性能优化与服务化改造，兼容Apache Spark生态和接口，执行批处理任务。 DLI还支持使用Spark作业访问DLI元数据，具体请参考《数据湖探索开发指南》。 发布区域：全部 使用DLI提交Spark
或处理时间（流处理）上。 HOP(time_attr, interval, interval) 定义一个跳跃的时间窗口（在 Table API 中称为滑动窗口）。滑动窗口有一个固定的持续时间（ 第二个 interval 参数 ）以及一个滑动的间隔（第一个 interval 参数
提供Flink作业程序开发的样例指导。 使用Flink Jar写入数据到OBS 提供Flink如果将数据处理后写入到OBS的样例代码。 Flink作业相关API 提供Flink相关API的使用说明。
Flink 能够从 Hive 定义的视图中读取数据，但存在一些限制： 必须先将 Hive 目录设置为当前目录，然后才能查询视图。这可以通过表 API 中的 tableEnv.useCatalog（...） 或 USE CATALOG ...在 SQL 客户端中。 Hive 和 Flink
Spark3.3.x：函数不存在的提示信息变更为失败。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响，describe function 相关API的返回信息不同。 示例代码： 执行sql： describe function dli_no(dli_no不存在) Spark 2.4.5
或处理时间（流处理）上。 HOP(time_attr, interval, interval) 定义一个跳跃的时间窗口（在 Table API 中称为滑动窗口）。滑动窗口有一个固定的持续时间（ 第二个 interval 参数 ）以及一个滑动的间隔（第一个 interval 参数
”->”参数设置”中可以配置Hudi参数。 提交DLI Spark jar作业时，Hudi参数可以通过Spark datasource API的option来配置。 或者，在提交作业时配置到"Spark参数(--conf)" 中，注意，此处配置的参数，键需要添加前缀 ”spark
'csv', 'value.format' = 'json', 'properties.sasl.mechanism' = 'GSSAPI', 'properties.security.protocol' = 'SASL_PLAINTEXT', 'properties
会进行排重，因此个数变少了。 Q：若Flink作业的日志中有如下报错信息，应该怎么解决？ org.apache.flink.table.api.ValidationException: SQL validation failed. From line 1, column 40 to
进行排重，因此个数变少了。 Q：如果Flink作业的日志中有如下报错信息，应该怎么解决？ org.apache.flink.table.api.ValidationException: SQL validation failed. From line 1, column 40 to
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