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kafkaSource, lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"}
kafkaSource, lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"}
共表达式的SQL语句 注意事项 定义了一个CTE后必须马上使用，否则这个CTE定义将失效。 可以通过一次WITH定义多个CTE，中间用逗号连接，后定义的CTE可以引用已经定义的CTE。 示例 将“SELECT courseId FROM course_info WHERE courseName
解决方案 建议可以尝试调小spark.sql.shuffle.partitions参数值来解决缓冲区不足问题。具体该参数设置步骤如下： 登录DLI管理控制台，单击“作业管理 > SQL作业”，对应SQL作业行的操作列，单击“编辑”按钮，跳转到“SQL编辑器”。 在“SQL编辑器
__HIVE_DEFAULT_PARTITION__”，当前Spark判断分区为空时，则会直接返回null，不返回具体的数据。 解决方案 登录DLI管理控制台，在“SQL编辑器”中，单击“设置”。 在参数设置中，添加参数“spark.sql.forcePartitionPredi
*/”强制做broadcastjoin。如果有，则需要去掉该标识。 设置spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=-1，具体操作如下： 登录DLI管理控制台，单击“作业管理 > SQL作业”，在对应报错作业的“操作”列，单击“编辑”进入到SQL编辑器页面。 单击“设置”，在参数设置中选择“spark
timestamp), cast(case_timestamp_to_date as date) from kafkaSource; 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"cast_int_to_string":"1", "cast_String_to_int":
columns.col1', User = '{UserName}', Action = 'SELECT'. 解决措施 出现该问题的原因是由于当前用户没有该表的查询权限。 您可以进入“数据管理 > 库表管理”查找对应库表，查看权限管理，是否配置该账号的查询权限。 授权方式请参考资料表权限管理。
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 示例数据 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示例。创建表logs，并添加数据，命令示例如下：
Kafka Sink配置发送失败重试机制 问题描述 用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。Flink Sink写Kafka报错后作业失败： Caused by: org.apache.kafka.common.errors.NetworkException:
CONCAT_WS(string1, string2, string3, ...) 返回将 STRING2， STRING3， … 与分隔符 STRING1 连接起来的字符串。 在要连接的字符串之间添加分隔符。 如果 STRING1 为 NULL，则返回 NULL。 与 concat() 相比，concat_ws()
dli_queue：队列 dli_elastic_resource_pool：弹性资源池 dli_enhanced_datasource：增强型跨源连接 dli_database：数据库 dli_package_resource：资源包（不支持指定有Module ID的内置资源包） dli_flink_job：Flink作业
'blackhole' ); 参数说明 表1 选项 是否必要 默认值 类型 描述 connector 是 无 String 指定需要使用的连接器，此处应为'blackhole'。 示例 通过DataGen源表产生数据，BlackHole结果表接收传来的数据。 create table
Flink SQL作业Kafka分区数增加或减少，怎样不停止Flink作业实现动态感知？ 问题描述 用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。初期Flink作业规划的Kafka的分区数partition设置过小或过大，后期需要更改Kafka区分数。
查询资源ID。 登录管理控制台，选择“大数据 > 数据湖探索 DLI”。 选择“资源管理 > 弹性资源池”，在资源列表中查看并记录资源名称。 在控制台顶部菜单栏中选择“资源 > 我的资源”。 进入我的资源页面。 在搜索条件中选择按名称搜索，并输入1.c获取的实例名称，单击图标搜索资源信息。
墓碑消息（在键上删除）。因此，如果该字段可能具有 null 值，我们建议避免使用 upsert-kafka 连接器和 raw format 作为 value.format。 Raw format 连接器是内置的。更多具体使用可参考开源社区文档：Raw Format。 支持的Connector Kafka
下面的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 not exists dimension_hive_table
TBLPROPERTIES table_name [('property_name')]; 关键字 TBLPROPERTIES：TBLPROPERTIES子句允许用户给表添加key/value的属性。 参数说明 表1 参数说明 参数 描述 table_name 表名称。 property_name 命令
规格 约束限制 适用场景 基础版 16-64CUs规格 不支持高可靠与高可用。 不支持设置队列属性和作业优先级。 不支持对接Notebook实例。 其他弹性资源池使用相关约束限制请参考弹性资源池使用约束限制。 适用于对资源消耗不高、对资源高可靠性和高可用性要求不高的测试场景。 标准版
要求Compaction执行合并的过程必须和实时任务解耦，通过周期调度Spark任务来完成异步Compaction，这个方案的关键之处在于如何合理的设置这个周期，周期如果太短意味着Spark任务可能会空跑，周期如果太长可能会积压太多的Compaction Plan没有去执行而导致
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