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DLI.0002 对象不存在。 400 DLI.0003 SQL权限校验未通过。 400 DLI.0004 SQL语法解析错误。 400 DLI.0005 SQL语义解析错误。 400 DLI.0006 对象已存在错误。 400 DLI.0007 不支持该操作。 400 DLI.0008
EXTERNAL TABLE. 新增支持解析“+Infinity”、“+INF”和“-INF”类型字符串的值 说明： Spark2.4.x：当从定义为FloatType 或 DoubleType的JSON属性读取值时，Spark2.4.x仅支持解析“Infinity”和“-Infinity”。
规则4：|可以用来配置多种规则，规则之间用“|”分隔。 规则5：当想将“_”作为匹配条件时，可以使用ESCAPE 指定一个转义字符，对“_”进行转义，以免按照规则1对“_”进行解析。 父主题： DDL 语法
变长二进制数据。需要带上前缀X，如：X'65683F'，暂不支持指定长度的二进制字符串。 JSON 取值可以是a JSON object、a JSON array、a JSON number、a JSON string、true、false or null。 STRING 兼容impal
a或b为NULL，则返回NULL。 b为0时，返回NULL 示例代码 返回2。 select pmod(2,5); 返回3。 select pmod(-2,5)（解析：-2=5*(-1)...3）; 返回NULL。 select pmod(5,0); 返回1。 select pmod(5,2); 返回0
t(date_sub(current_date(), 1), 'yyyymmddhhmmss')} 修改后，Flink SQL作业能够正确解析表名，并根据EL表达式动态生成表名。 父主题： Flink SQL作业类
SQLContext(javaSparkContext); // // Read json file as DataFrame, read csv / parquet file, same as json file distribution // DataFrame dataFrame
类型在数据查询和运算时支持。 通常情况下，大部分非复合数据类型都可以通过字面量加字符串的方式来输入，示例为添加了一个json格式的字符串： select json '{"name": "aa", "sex": "man"}'; _col0
= 'latest-offset', 'format.type' = 'json' ); 从Kafka中读取编码格式包含嵌套的json数据，对象为kafkaSource的表。 例如包含嵌套的json数据格式为： { "id":"1", "type":"online"
size SQL作业运行报错：DLI.0002 FileNotFoundException 用户通过CTAS创建hive表报schema解析异常错误 在DataArts Studio上运行DLI SQL脚本，执行结果报org.apache.hadoop.fs.obs.OBSIOException错误
hh24:mi:ss');-- 2020/1218 15:20:05 to_timestamp(string, format) 描述：将字符串按规定格式解析为timestamp。 select to_timestamp('2020-12-18 15:20:05','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss');
Format Canal Format Confluent Avro Format CSV Format Debezium Format JSON Format Maxwell Format Raw Format 父主题： 数据定义语句DDL
sqlContext = new SQLContext(javaSparkContext); 通过DataFrame API 访问 读取json数据为DataFrame 1 2 3 4 JavaRDD<String> javaRDD = javaSparkContext.parallelize(Arrays
sync：同步 请求示例 将db2.t2的数据导出至OBS，并以json格式存储。 { "data_path": "obs://home/data1/DLI/test", "data_type": "json", "database_name": "db2",
Format Canal Format Confluent Avro Format CSV Format Debezium Format JSON Format Maxwell Format Ogg Format Orc Format Parquet Format Raw Format
内置函数 具体使用请参考开源社区文档：内置函数。 比较函数 逻辑函数 算术函数 字符串函数 时间函数 条件函数 类型转换函数 集合函数 JSON函数 值构建函数 值获取函数 分组函数 Hash函数 聚合函数 表值函数 父主题： 函数
SimpleJsonBuild(); System.out.println(sjb.eval("json1", "json2", "json3", "json4")); } } 在Flink OpenSource SQL编辑页面右侧自定义配置中添加参数pipeline
SimpleJsonBuild(); System.out.println(sjb.eval("json1", "json2", "json3", "json4")); } } 在Flink OpenSource SQL编辑页面右侧自定义配置中添加参数pipeline
async：异步 sync：同步 请求示例 将SQL语句的查询结果导出到OBS中以json格式存储。 { "data_path": "obs://obs-bucket1/path", "data_type": "json", "compress": "gzip", "with_column_header":
X-Auth-Token 是 从IAM服务获取的用户Token。 Accept 是 默认值application/json。 Content-Type 是 指定类型为application/json。 charset 是 指定编码格式为utf8。 请求参数如表3所示。 表3 请求参数说明 参数 是否必选
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