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导入的数据路径（当前仅支持导入OBS上的数据）。 data_type 是 String 导入的数据类型（当前支持csv、parquet、orc、json、avro数据类型）。 说明： 不支持导入Hive表生成的avro格式数据。 database_name 是 String 导入表所属的数据库名称。
option [, ...] ) ] statement 其中选项可以是以下选项之一： FORMAT { TEXT | GRAPHVIZ | JSON } TYPE { LOGICAL | DISTRIBUTED | VALIDATE | IO } 描述 显示一条语句的逻辑的或者分布式
当“文件格式”为“CSV”和“JSON”时此参数有效。 选中“高级选项”，该参数表示表中日期的格式，默认格式为“yyyy-MM-dd”。日期格式字符定义详见加载数据中的“表3 日期及时间模式字符定义”。 2000-01-01 时间戳格式 当“文件格式”为“CSV”和“JSON”时此参数有效。
导出DLI表数据至OBS中 支持将数据从DLI表中导出到OBS服务中，导出操作将在OBS服务新建文件夹，或覆盖已有文件夹中的内容。 注意事项 支持导出json格式的文件，且文本格式仅支持UTF-8。 只支持将DLI表（表类型为“Managed”）中的数据导出到OBS桶中，且导出的路径必须指定到文件夹级别。
DLI服务只支持UTF-8文本格式，因此在执行创建表和导入操作时，用户的数据需要以UTF-8编码。 在将数据导入DLI之前，确保源数据文件（如CSV、JSON等）是以UTF-8编码保存的。如果数据源不是UTF-8编码，请在导入前提前转换为UTF-8编码。 父主题： DLI数据库和表类
可视化视图创建自定义策略：无需了解策略语法，按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容，可自动生成策略。 JSON视图创建自定义策略：可以在选择策略模板后，根据具体需求编辑策略内容；也可以直接在编辑框内编写JSON格式的策略内容。 具体创建步骤请参见：创建自定义策略。本章为您介绍常用的DLI自定义策略样例。
CAST(value AS type) 语法说明 类型强制转换。 注意事项 若输入为NULL，则返回NULL。 cast函数不支持将字符串转换为json对象类型。 示例一：将amount值转换成整型 将amount值转换成整型。 insert into temp select cast(amount
= '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"
指定使用格式，此处使用'maxwell-json'。 maxwell-json.ignore-parse-errors 否 false Boolean 跳过解析错误而不是失败的字段和行。出现错误时，字段设置为空。 maxwell-json.timestamp-format.standard
DWS Connector概述 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。DLI将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQ
使用Notebook实例提交DLI作业 Notebook是基于开源JupyterLab进行了深度优化的交互式数据分析挖掘模块，提供在线的开发和调试能力，用于编写和调测模型训练代码。完成DLI对接Notebook实例后，您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代
date Format format(format, args...) → varchar 描述：对一个字符串，按照格式字符串指定的方式进行格式化，并返回。 SELECT format('%s%%',123);-- '123%' SELECT format('%.5f',pi());--
在这一章节使用与MySQL date_parse和str_to_date方法兼容的格式化字符串。 date_format(timestamp, format) → varchar 使用format格式化timestamp。 select date_format(timestamp '2020-07-22
(SO_TIMEOUT)。超时时间必须大于或者等于 0，如果设置为 0 则是无限超时。 format 否 json String Elasticsearch连接器支持指定格式。该格式必须生成有效的 json 文档。默认情况下使用内置'json'格式。 请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。 certificate
注册或抓取schema的Confluent Schema Registry的URL。 示例 1. 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 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，
Flink支持格式 Formats 支持的Connectors CSV Kafka, Upsert Kafka, FileSystem JSON Kafka, Upsert Kafka, FileSystem, Elasticsearch Avro Kafka, Upsert Kafka
若为指定integer2，翻截取到字符串结尾 JSON_VAL(STRING json_string, STRING json_path) STRING 从json形式的字符串json_string中提取指定json_path的值。具体函数使用可以参考JSON_VAL函数使用说明说明。 说明：
若为指定integer2，翻截取到字符串结尾 JSON_VAL(STRING json_string, STRING json_path) STRING 从json形式的字符串json_string中提取指定json_path的值。具体函数使用可以参考JSON_VAL函数使用说明说明。 说明：
数据不准确。 数据处理有问题。 处理步骤 在Flink UI查看task日志，发现报错中提到json体，基本确定原因为数据格式问题。 排查客户实际数据，发现客户Kafka数据存在多层嵌套的复杂json体。不支持解析。 有两种方式解决此问题： 通过udf成jar包的形式 修改配置 修改源数据格式，再次执行作业，无问题。
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
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