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数据存储路径。 “1”：抛出异常。 “0”：忽略。 默认值为“0”。 udf_jar_url 否 String 用户已上传到DLI资源管理系统的资源包名，用户sql作业的udf jar包通过该参数传入。 manager_cu_number 否 Integer 用户为作业选择的管理
参数类型 说明 is_success 是 Boolean 执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 是 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 error_code 是 String 错误码。 stream_graph 是 String 静态流图的描述信息。
能存在任何子查询。 在 Flink 中计算列一般用于为 CREATE TABLE 语句定义 时间属性。 处理时间属性 可以简单地通过使用了系统函数 PROCTIME() 的 proc AS PROCTIME() 语句进行定义。 另一方面，由于事件时间列可能需要从现有的字段中获得，
使用的索引类型，默认为布隆过滤器。可能的选项是[BLOOM | GLOBAL_BLOOM | SIMPLE | GLOBAL_SIMPLE] 。 布隆过滤器消除了对外部系统的依赖，并存储在Parquet数据文件的页脚中。 BLOOM hoodie.index.bloom.num_entries 存储在布隆过滤器中的条目数。
write.precombine.field 是 无 String 数据合并字段 基于此字段的大小来判断消息是否进行更新。 如果您没有设置该参数，则系统默认会按照消息在引擎内部处理的先后顺序进行更新。 write.payload.class 否 无 String write.payload
类型的作业分别置于独立的弹性资源池中。 优势在于：Flink实时流任务具有常驻运行的特质，确保其稳定运行而不会强制缩容，进而避免任务中断和系统不稳定。 而SQL批处理类型的作业在独立的资源池中能够更加灵活地进行扩缩容，显著提升扩缩容的成功率和操作效率。 在全天的任意一个时间段内，
过Flink作业列表可以了解Flink作业的基本信息。 表2 Flink作业基本信息 参数 参数说明 ID 所提交Flink作业的ID，由系统默认生成。 名称 所提交Flink作业的名称。 类型 所提交Flink作业的类型。包括： Flink SQL：Flink SQL作业 Flink
会优先指向文件而非文件夹。 创建数据库和表时，有权限控制，需要对其他用户授权，其他用户才可查看该用户新建的数据库和表。具体请参考常用操作与系统权限关系。 创建数据库 创建数据库的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面创建数据库。 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。
此外，这些函数对Unicode代码点进行运算，而不是对用户可见的字符（或字形群集）进行运算。某些语言将多个代码点组合成单个用户感观字符（这是语言书写系统的基本单位），但是函数会将每个代码点视为单独的单位。 lower和upper函数不执行某些语言所需的区域设置相关、上下文相关或一对多映射。
处理的行数”的比例。如果这个比例大于配置的阈值，则认为预聚合效果不好，此时Spark可以选择跳过部分聚合，避免进一步的性能损失。 在使用时系统先按照spark.sql.aggregate.adaptivePartialAggregationInterval配置的间隔进行分析，当处
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