检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
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。
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
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
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
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
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
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
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
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
OVER子句 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
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
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
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
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
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，使客户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Spark作业和SQL作业场景，支持对接Lak
JSON Format 功能描述 JSON Format 能读写 JSON 格式的数据。当前，JSON schema 是从 table schema 中自动推导而得的。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka Elasticsearch 参数说明 表1 参数
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
Debezium Format 功能描述 Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON消息。 Flink
max_pt max_pt函数用于返回分区表的一级分区中有数据的分区的最大值，按字母排序，且读取该分区下对应的数据。 命令格式 max_pt(<table_full_name>) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 table_full_name 是 STRING类型。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
