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包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 推荐使用DWS服务自研的DWS Connector。
SQL作业支持SQL查询功能：可为用户提供标准的SQL语句。具体内容请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 Flink作业支持Flink SQL在线分析功能：支持Window、Join等聚合函数，用SQL表达业务逻辑，简便快捷实现业务。具体内容请参考Flink OpenSource SQL语法参考。
json_path) 表2 参数说明 参数 数据类型 说明 json_string STRING 需要解析的JSON对象，使用字符串表示。 json_path STRING 解析JSON的路径表达式，使用字符串表示。 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
例如：控制台入输入的参数 --bootstrap.server 192.168.168.xxx:9092 通过ParameterTool解析后的参数如下所示： 图5 解析后的参数 怎样查看作业日志？ 在FLink作业列表中单击作业名称，进入作业详情页面。 单击“运行日志”，即可在控制台查看作业日志。
返回日期值是当前周的第几天。 weekofyear weekofyear(string date) INT 返回指定日期是一年中的第几周，范围为0到53。 year year(string date) INT 返回指定日期中的年份。 父主题： 日期函数
EXCEPT_KEY] 在解析消息体时，是否要包含消息键字段。 取值如下： ALL（默认值）：所有定义的字段都存放消息体（Value）解析出来的数据。 EXCEPT_KEY：除去key.fields定义字段，剩余的定义字段可以用来存放消息体（Value）解析出来的数据。 sink.partitioner
30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 import org.apache.spark.SparkContext;
包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 推荐使用DWS服务自研的DWS Connector。
包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 创建Flink OpenSource
STRING, `c50name` STRING, `c51name` STRING, `c52name` STRING, `c53name` STRING, `c54name` STRING ) USING csv options ( path 'obs://
EXCEPT_KEY] 在解析消息体时，是否要包含消息键字段。 取值如下： ALL（默认值）：所有定义的字段都存放消息体（Value）解析出来的数据。 EXCEPT_KEY：除去key.fields定义字段，剩余的定义字段可以用来存放消息体（Value）解析出来的数据。 scan.startup
和json_format(json)功能相反，将json格式的字符串转换为json Json_parse和json_extract通常结合使用，用于解析数据表中的json字符串 select JSON_parse('{"id": 1, "value":"xxx"}'); -- json {"id":1
li_management_agency的委托信息。 步骤1：开发Jar包并上传数据至OBS DLI控制台不提供Jar包的开发能力，您需要在线下完成Jar包的开发。Jar包的开发样例请参考Flink Jar开发基础样例。 参考Flink作业样例代码开发Flink Jar作业程序，
get_json_object get_json_object(string <json>, string <path>) STRING 根据所给路径对json对象进行解析，当json对象非法时将返回NULL。 instr instr(string <str>, string <substr>) INT 返回
前示例为：kafkatopic。 数据格式 根据实际情况选择当前消息格式。本示例选择为：CDC（DRS_JSON），以DRS_JSON格式解析源数据。 偏移量参数 从Kafka拉取数据时的初始偏移量。本示例当前选择为：最新。 最新：最大偏移量，即拉取最新的数据。 最早：最小偏移量，即拉取最早的数据。
consume-order”相等。 streaming-source.consume-start-offset 否 None String 流式处理消费的起始偏移量。如何解析和比较偏移量取决于您的订单。对于 create-time 和 partition-time，应为时间戳字符串 （yyyy-[m]m-[d]d
30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 CREATE TABLE orders ( order_id string
30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 import org.apache.spark.SparkFiles;
30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 import java.util.Properties
30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 import com.redislabs
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