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SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
存储位置记录到状态后端的一种索引形式，在作业冷启动过程中会遍历所有数据存储文件生成索引信息。 用Flink状态索引，Flink写入后，不支持Spark继续写入。 Flink在写Hudi的MOR表只会生成log文件，后续通过compaction操作，将log文件转为parquet文
仅提供开源connector。 开发与运维 监控、告警 支持对接华为云CES监控平台，支持对接华为云SMN告警系统，用户可通过邮件、短信、电话、第三方办公工具（webhook模式） 支持对接企业内部统一监控告警系统（prometheus）。 支持Flink作业速率、输入输出数据量、作业算子反压值
Browser+。下载地址请参考《对象存储服务工具指南》。 安装OBS Browser+。安装步骤请参考《对象存储服务工具指南》。 登录OBS Browser+。OBS Browser+支持AK方式登录，以及授权码登录两种登录方式。登录步骤请参考《对象存储服务工具指南》。 通过OBS Browser+上传数据。
ent_date(), 1), 'yyyymmddhhmmss')} 修改后，Flink SQL作业能够正确解析表名，并根据EL表达式动态生成表名。 父主题： Flink SQL作业类
UUID() 根据 RFC 4122 类型 4（伪随机生成）UUID，返回 UUID（通用唯一标识符）字符串。 例如“3d3c68f7-f608-473f-b60c-b0c44ad4cc4e”，UUID 是使用加密强的伪随机数生成器生成的。 BIN(INT) 以二进制格式返回 INTEGER
返回空。 cast(date as timestamp) 根据本地时区生成并返回对应DATE的年/月/日零点的TIMESTAMP值。 cast(date as string) 根据DATE的年/月/日值生成并返回“yyyy-MM-dd”格式的字符串。 父主题： 数据类型
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3
量（例如Spark初始化完成后，Flink消费Kafka时过滤掉2小时之前的数据），如果无法对kafka消息进行过滤，则可以考虑先实时接入生成offset，再truncate table ，再历史导入，再开启实时。 图1 初始化操作流程 如果批量初始化前表里已经存在数据且没有truncate
Jersey | 7081 | NULL | 225 (10 rows) CUBE 为给定的列生成所有可能的分组，比如 (origin_state, destination_state) 的可能分组为：(origin_state, de
p_agg()也同样能用于生成map。 SELECT map(ARRAY[1,3],ARRAY[2,4]);-- {1=2, 3=4} map_from_entries(array(row(K, V))) -> map(K, V) 描述：使用给定数组生成map。 SELECT m
"{{mySk}}" ); 数据最终在OBS中的存储目录结构为：obs://obs-sink/car_infos/day=xx/part-x-x。 数据生成后，可通过如下SQL语句建立OBS分区表，用于后续批处理： 创建OBS分区表。 1 2 3 4 5 6 7 8 create table car_infos
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3
更多版本新特性请参考Release Notes - Spark 2.4.5。 表1 Spark 2.4.5版本优势 特性 说明 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释
插入语句后加入“DISTRIBUTE BY number”。 例如，在插入语句后添加“DISTRIBUTE BY 1”，可以将多个task生成的多个文件汇总为一个文件。 操作步骤 在管理控制台检查对应SQL作业详情中的“结果条数”是否正确。 检查发现读取的数据量是正确的。 图1 检查读取的数据量
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.name.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.name.length' = '7', --限制user_id长度为7
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3
如上述举例中的car_infos_sink表，是否开启了Checkpoint。如果未开启则需要开启Checkpoint参数，重新运行作业生成OBS数据文件。 开启Checkpoint步骤如下。 到DLI管理控制台，左侧导航栏选择“作业管理 > Flink作业”，在对应的Flink作业所在行，操作列下单击“编辑”。
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