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ntile digest是一个分位数的集合，当需要查询的数据落在某个分位数附近时，就可以用这个分位数做为要查询数据的近似值。它的精度可以调节，但更高精度的结果会带来空间的昂贵开销。 STRUCT 底层用ROW实现，参照ROW。 示例： -- 创建struct 表 create table
字符类型 名称 描述 VARCHAR(n) 变长字符串，n指字节长度。 CHAR(n) 定长字符串，不足补空格。n是指字节长度，如不带精度n，默认为1。 VARBINARY 变长二进制数据。需要带上前缀X，如：X'65683F'，暂不支持指定长度的二进制字符串。 JSON 取值可以是a
rows) width_bucket(x, bins) → bigint 根据数组bin指定的bin返回x的bin数量。bins参数必须是双精度数组，并假定为升序排列 select width_bucket(x,array [1.00,2.89,3.33,4.56,5.87,15.44
< p <= 65 STRING 在 MySQL 中，十进制数据类型的精度高达 65，但在 Flink 中，十进制数据类型的精度仅限于 38。 如果定义精度大于 38 的十进制列，则应将其映射到字符串以避免精度损失。 BOOLEAN TINYINT(1) BIT(1) BOOLEAN
分别为： 一种为"yyyy-MM"即保存年份和月份，精度到月份，它的range参数可以为YEAR或者YEAR To Month。 一种为天时间"dd HH:mm:sss.fff"，用来保存天数、小时、分钟、秒和毫秒， 精度最低到毫秒。它的range参数可以为DAY、MINUTE、DAY
分别为： 一种为"yyyy-MM"即保存年份和月份，精度到月份，它的range参数可以为YEAR或者YEAR To Month。 一种为天时间"dd HH:mm:sss.fff"，用来保存天数、小时、分钟、秒和毫秒， 精度最低到毫秒。它的range参数可以为DAY、MINUTE、DAY
分别为： 一种为"yyyy-MM"即保存年份和月份，精度到月份，它的range参数可以为YEAR或者YEAR To Month。 一种为天时间"dd HH:mm:sss.fff"，用来保存天数、小时、分钟、秒和毫秒， 精度最低到毫秒。它的range参数可以为DAY、MINUTE、DAY
输出，其不是实质性Sink。Blackhole结果表是系统内置的Connector。 例如，如果您在注册其他类型的Connector结果表时报错，但您不确定是系统问题还是结果表WITH参数错误，您可以将WITH参数修改为'connector' = 'blackhole'后，单击运行。如果不再报错，则证明系统
Blackhole结果表是系统内置的Connector。 例如，如果您在注册其他类型的Connector结果表时报错，但您不确定是系统问题还是结果表WITH参数错误，您可以将WITH参数修改为'connector' = 'blackhole'后，单击运行。如果不再报错，则证明系统
arquet文件，大幅提升读取性能。 规则 有数据持续写入的表，24小时内至少执行一次compaction。 对于MOR表，不管是流式写入还是批量写入，需要保证每天至少完成1次Compaction操作。如果长时间不做compaction，Hudi表的log将会越来越大，这必将会出现以下问题：
请选择正确的“服务类型”，本示例中为“RDS”。 图1 创建经典型跨源连接-RDS 检查安全组网络（vpc）配置。 若按照步骤1重建跨源连接后还是报错“communication link failure”，则检查vpc配置。 经典型跨源： 入方向规则：检查本安全组内的入方向网段及端口是否已开放，若没有则添加。
产品优势 纯SQL操作 DLI提供标准SQL接口，用户仅需使用SQL便可实现海量数据查询分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载，存算分离架构，存储资源和计算资源按需灵活配置，提高了资源利用率，降低了成本。 企业级多租户 支持计算
Boolean 当解析字段缺失时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，不抛出错误失败）。 json.ignore-parse-errors 否 false Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。
Boolean 当解析字段缺失时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。 json.ignore-parse-errors 否 false Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。
大数据量的表，可以通过采用Bucket索引来避免状态后端的复杂调优。 如果Bucket索引+分区表的模式无法平衡Bueckt桶过大的问题，还是可以继续采用Flink状态索引，按照规范去优化对应的配置参数即可。 建议 基于Flink的流式写入的表，在数据量超过2亿条记录，采用Buc
tinyint); _col0 ------- NULL (1 row) 当出现数字溢出，null值转换等情况，会返回NULL，但无法转换的情况，还是会报错。 例如：select try_cast(186 as date); Cannot cast integer to date Format
也开启了从而允许空行。 csv.ignore-parse-errors 否 false Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。 csv.array-element-delimiter
buckets=5 Flink index.type=BUCKET hoodie.bucket.index.num.buckets=5 判断使用分区表还是非分区表 根据表的使用场景一般将表分为事实表和维度表： 事实表通常整表数据规模较大，以新增数据为主，更新数据占比小，且更新数据大多落在近一
schema。 debezium-json.ignore-parse-errors 否 false Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。 debezium-json.timestamp-format
也开启了从而允许空行。 csv.ignore-parse-errors 否 false Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。 csv.array-element-delimiter
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