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nullValue：表示设置null来表示csv表中的null值； comment：表示该csv表使用斜杠（/）表示注释的开头； compression：表示该csv表被压缩，此处csv表支持gzip、bzip2和deflate的压缩格式，若不需要压缩，也可以设置为none； encoding：表示该表使用u
max-rows和Lookup.cache.ttl参数来启用。Lookup cache的主要目的是用于提高时态表关联JDBC连接器的性能。 当Lookup cache被启用时，每个进程（即TaskManager）将维护一个缓存。Flink将优先查找缓存，只有当缓存未查找到时才向外部数据库发送请求，并使用返回
GROUP BY 子句中的分组窗口函数完全相同的参数来调用。 若使用事件时间，则需要使用watermark标识，代码如下（其中order_time被标识为事件时间列，watermark时间设置为3秒）： CREATE TABLE orders ( order_id string,
GROUP BY 子句中的分组窗口函数完全相同的参数来调用。 如果使用事件时间，则需要使用watermark标识，代码如下（其中order_time被标识为事件时间列，watermark时间设置为3秒）： CREATE TABLE orders ( order_id string,
incremental.snapshot.chunk.size 否 8096 Integer 表快照的块大小（行数），读取表的快照时，捕获的表被拆分为多个块。 scan.snapshot.fetch.size 否 1024 Integer 读取表快照时每次读取数据的最大条数。 scan
Kafka消息的时间戳类型： NoTimestampType：消息中没有定义时间戳。 CreateTime：消息产生的时间。 LogAppendTime：消息被添加到Kafka Broker的时间。 其书写方式请参考示例1。 示例（适用于Kafka集群未开启SASL_SSL场景） 示例1：读取Kafka的元信息列，输出到Print
e) - 返回给定时间列属性rowtime 的当前水印，如果管道中的当前操作没有可用的上游操作的公共水印时则为 NULL。 函数的返回类型被推断为与提供的时间列属性匹配，但调整后的精度为 3。例如时间列属性为 TIMESTAMP_LTZ(9)，则函数将返回 TIMESTAMP_LTZ(3)。
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