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4 16:10:06","user_id":"0001","user_name":"Alice","area_id":"330106"} 用户可按下述操作查看输出结果: 方法一："更多" -> "FlinkUI" -> "Task Managers" -> "Stdout"。 方
} ] } 状态码 状态码如表4所示。 表4 状态码 状态码 描述 200 查询成功。 400 请求失败。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 表5 错误码 错误码 错误信息 DLI
"result": true } 状态码 状态码如表4所示。 表4 状态码 状态码 描述 200 操作成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 表5 错误码 错误码 错误信息 DLI
1.278848368599041E-9 inverse_beta_cdf(a, b, p) → double 贝塔累计分布函数的逆运算，通过给定累计概率p的a和b参数：P（N <n）。参数a，b必须为正实数，p在区间[0,1]上。 select inverse_beta_cdf(2
] } } 状态码 状态码如表6所示。 表6 状态码 状态码 描述 200 操作成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： 表相关API（废弃）
"message": "" } 状态码 状态码如表4所示。 表4 状态码 状态码 描述 200 创建队列扩缩容计划成功。 400 请求失败。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 表5 错误码 错误码 错误信息 DLI
"plan_id": 3 } 状态码 状态码如表4所示。 表4 状态码 状态码 描述 200 修改成功。 400 请求失败。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 表5 错误码 错误码 错误信息 DLI
testtable\n" } 状态码 状态码如表4所示。 表4 状态码 状态码 描述 200 操作成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： 表相关API（废弃）
L" } ] } 状态码 状态码如表5所示。 表5 状态码 状态码 描述 200 查询成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： 表相关API（废弃）
String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 job_id 否 String 提交请求成功时，生成并提交一个新的作业，返回作业ID。用户可以使用作业ID来查询作业状态和获取作业结果。 status 是 String 作业状态。状态可能为运行中（RUNNING）、规格变更中（
lateness_interval) 返回相对应的滚动窗口范围以外的上界时间戳。 示例 1. 根据订单信息使用kafka作为数据源表，JDBC作为数据结果表统计用户在30秒内的订单数量，并根据窗口的订单id和窗口开启时间作为主键，将结果实时统计到JDBC中： 根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云
可先行调用该接口获取算子ID，即响应消息中stream_graph包含的operator_list中的id即为算子ID。 算子流量根据用户业务实际情况预估。 job_type 否 String 作业类型。 只支持flink_opensource_sql_job类型作业。 graph_type
UE。 注意事项 double、real和float值存在一定的精度差。且我们不建议直接使用等号“=”对两个double类型数据进行比较。用户可以使用两个double类型相减，而后取绝对值的方式判断。当绝对值足够小时，认为两个double数值相等，例如: abs(0.9999999999
UE。 注意事项 double、real和float值存在一定的精度差。且我们不建议直接使用等号“=”对两个double类型数据进行比较。用户可以使用两个double类型相减，而后取绝对值的方式判断。当绝对值足够小时，认为两个double数值相等，例如: abs(0.9999999999
5000.0 | 1 d2 | user4 | 4000.0 | 2 Aggregate Functions 所有的聚合函数都能通过添加over子句来当做窗口函数使用。聚合函数将在当前窗口框架下的每行记录进行运算。 下面的查询生成每个职员按天计算的订单价格的滚动总和。 select
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