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对跨源DWS表执行insert overwrite操作，报错：org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: tuple concurrently updated 问题现象 客户对DWS执行并发insert overwrite操作，报错：org
UNION 功能描述 UNION返回多个查询结果的并集。 语法格式 1 select_statement UNION [ALL] select_statement; 关键字 UNION：集合运算，以一定条件将表首尾相接，其中每一个SELECT语句返回的列数必须相同，列的类型和列名不一定要相同。
MERGE INTO 命令功能 通过MERGE INTO命令，根据一张表或子查询的连接条件对另外一张表进行查询，连接条件匹配上的进行UPDATE或DELETE，无法匹配的执行INSERT。这个语法仅需要一次全表扫描就完成了全部同步工作，执行效率要高于INSERT＋UPDATE。 注意事项
UNNEST UNNEST可以将ARRAY或MAP展开成relation。ARRAYS展开为单独一列，MAP展开为两列（key，value）。UNNEST还可以与多个参数一起使用，将被展开成多列，行数与最高基数参数相同（其他列用空填充）。UNNEST可以选择使用WITH ORDI
查询Delta表历史版本数据 命令格式 查询Delta表历史某一时刻的状态： SELECT * FROM [database_name.]table_name TIMESTAMP AS OF timestamp_expression 查询Delta表某一历史版本的状态： SELECT
转换函数 cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。
通过跨源表向CloudTable Hbase表导入数据，executor报错：RegionTooBusyException 问题现象 客户通过DLI跨源表向CloudTable Hbase导入数据，原始数据：HBASE表，一个列簇，一个rowkey运行一个亿的模拟数据，数据量为9
创建Hive Catalog 简介 Catalog提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。 数据处理最关键的方面之一是管理元数据。 元数据可以是临时的，例如临时表、或者通过TableEnvironment注册的UDF。 元数据也可以是持久化的，例如Hive
file_format 格式 | AVRO | CSV | JSON | ORC | PARQUET 说明 目前包含以上6种格式。 指定数据格式的方式有两种，一种是USING，可指定以上6种数据格式，另一种是STORED AS，只能指定ORC和PARQUET。 ORC对RCFil
窗口 GROUP WINDOW 语法说明 Group Window定义在GROUP BY里，每个分组只输出一条记录，包括以下几种： 分组函数 在流处理表中的 SQL 查询中，分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性，且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。
还原Delta表到早期状态 命令格式 还原Delta表到历史某一时刻的状态： RESTORE [TABLE] [database_name.]table_name|DELTA.`obs_path` [TO] TIMESTAMP AS OF timestamp_expression
Upsert Kafka源表 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 作为 source，upsert-kafka 连接器生产changel
weekday weekday函数用于返回日期值是当前周的第几天。 命令格式 weekday (string date) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 date 是 DATE或STRING 需要处理的日期。 格式： yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd
OVER 功能描述 窗口函数与OVER语句一起使用。OVER语句用于对数据进行分组，并对组内元素进行排序。窗口函数用于给组内的值生成序号。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT window_func(args) OVER ([PARTITION BY col_name
窗口聚合 窗口表值函数(TVF)聚合 窗口聚合是通过GROUP BY子句定义的，其特征是包含窗口表值函数产生的 “window_start” 和 “window_end” 列。和普通的 GROUP BY 子句一样，窗口聚合对于每个组会计算出一行数据。和其他连续表上的聚合不同，窗口
DLI对接LakeFormation 操作场景 LakeFormation是企业级一站式湖仓构建服务，提供元数据统一管理能力，支持无缝对接多种计算引擎及大数据云服务，便捷高效地构建数据湖和运营相关业务，加速释放业务数据价值。 在DLI的Spark作业和SQL作业场景，支持对接La
rank rank函数用于计算一个值在一组值中的排位。如果出现并列的情况，RANK函数会在排名序列中留出空位。 使用限制 窗口函数的使用限制如下： 窗口函数只能出现在select语句中。 窗口函数中不能嵌套使用窗口函数和聚合函数。 窗口函数不能和同级别的聚合函数一起使用。 命令格式
使用DLI提交Flink OpenSource SQL作业查询RDS MySQL数据 操作场景 DLI Flink作业支持使用其他服务作为数据源和数据输出通道进行数据实时计算操作。 本例采用Kafka服务作为数据源通道，以RDS作为数据输出通道，介绍创建并提交Flink OpenSource
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持
CREATE FUNCTION语句 语法定义 CREATE FUNCTION [IF NOT EXISTS] function_name AS identifier [LANGUAGE JAVA|SCALA] 功能描述 创建一个用户自定义函数 语法说明 IF NOT EXISTS
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