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表示永久不失效。 compaction.async.enabled 否 false Boolean 是否开启在线压缩。 true：开启 false：关闭 建议关闭在线压缩，提升性能。但是调度compaction.schedule.enabled仍然建议开启，之后可通过离线异步压缩，执行阶段性生成的压缩plan。
region' = 'xxxxx', 'connector.channel' = 'dis-input', 'format.type' = 'json' ); /** sink **/ CREATE TABLE cars_infos_out (cast_int_to_string string
）分隔的字符串str2中的位置，从1开始计数。 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
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
表创建时间。是单位为“毫秒”的时间戳。 data_type 否 String 所列OBS表数据的类型，目前支持：parquet、ORC、CSV、JSON格式。只有OBS表有该参数，DLI表没有该参数。 data_location 是 String 数据存储的地方，分OBS表、DLI表，View。
com:443 Content-Type 消息体的类型（格式），默认取值为“application/json”，有其他取值时会在具体接口中专门说明。 是 application/json Content-Length 请求body长度，单位为Byte。 POST/PUT请求必填。 GET不能包含。
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
3。只有CSV和JSON类型数据具有该属性。data_location为OBS时填写。 timestamp_format 否 String 用户自定义时间类型。默认格式为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”。时间戳格式字符定义详见表3。只有CSV和JSON类型数据具有该属性
输入详细的SQL语句，实现业务逻辑功能。SQL语句的编写请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 保存 保存修改。 创建作业 使用当前模板创建作业。 格式化 对SQL语句进行格式化，将SQL语句格式化后，需要重新编辑SQL语句。 主题设置 更改字体大小、自动换行、页面风格（黑色底或白色底）等配置。 在SQL语句编辑
源进行查询分析，数据格式兼容CSV、JSON、Parquet和ORC主流数据格式。 三大基本功能 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
读取OBS桶中的“people.json”文件数据。 其中“dli-test-obs01”为演示的OBS桶名，请根据实际的OBS桶名替换。 Dataset<Row> df = spark.read().json("obs://dli-test-obs01/people.json"); df.printSchema();
Format Canal Format Confluent Avro Format CSV Format Debezium Format JSON Format Maxwell Format Ogg Format Orc Format Parquet Format Raw Format
detail String 相关列信息的Json字符串。 statement String 作业执行的SQL语句。 tags Array of objects 作业的标签。具体请参考表3。 user_conf String SQL查询的相关列信息的Json字符串。 result_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
datasource.css resources Array of Objects JSON对象列表，填写用户已上传到队列的类型为JSON的资源包名和类型。具体请见表4。 groups Array of Objects JSON对象列表，填写用户组类型资源，格式详见请求示例。如果“resourc
配置数据更新间隔。 示例 该示例展示了一个经典的业务流水线，维度表来自 Hive，每天通过批处理流水线作业或 Flink 作业更新一次，kafka流来自实时在线业务数据或日志，需要与维度表连接以扩充流。 使用spark sql 创建 hive obs 外表，并插入数据。 CREATE TABLE if
jar json-20200518.jar slf4j-api-1.7.30.jar commons-pool2-2.8.0.jar json-io-2.5.1.jar slf4j-log4j12-1.7.30.jar commons-text-1.3.jar json-sanitizer-1
String 用于对Kafka消息中key部分序列化和反序列化的格式。key字段由PRIMARY KEY语法指定。支持的格式如下： csv json avro 请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。 key.fields-prefix 否 无 String 为键格式的所
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