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推断而来的。显式地定义 CSV schema 暂不支持。 Flink 的 CSV Format 数据使用 jackson databind API 去解析 CSV 字符串。 表2 数据类型映射 Flink SQL 类型 CSV 类型 CHAR / VARCHAR / STRING string
COPY_ON_WRITE hoodie.datasource.write.precombine.field 该值用于在写之前对具有相同的key的行进行合并去重。 指定为具体的表字段 hoodie.datasource.write.payload.class 在更新过程中，该类用于提供方法将要更新
PRECEDING AND CURRENT ROW) as cnt2 FROM Orders; 窗口函数 窗口聚合 窗口Top-N 窗口去重 窗口关联 父主题： 数据操作语句DML
5日订购的套餐包，之后每个月5日同一时间重置免费资源。 按自然周期重置：结合重置周期使用，如重置周期为月，且按自然周期重置，即每月1日0点重置免费资源。 DLI的套餐包中仅存储套餐包按自然周期，即每小时重置，其他套餐包按订购周期重置。 约束限制 套餐包购买后不支持退订。 套餐包和
之中自动推导得到。不支持显式地定义 JSON schema。 在 Flink 中，JSON Format 使用 jackson databind API 去解析和生成 JSON。 下表列出了 Flink 中的数据类型与 JSON 中的数据类型的映射关系。 表2 数据类型映射 Flink SQL类型
V), function(K, V, boolean)) -> map(K, V) 描述：使用map中仅给定函数映射为true的entry去构造一个新的map。 SELECT map_filter(MAP(ARRAY[], ARRAY[]), (k, v) -> true); --
用于获取/注册架构的Confluent Schema Registry的URL。 数据类型映射 目前 Apache Flink 都是从 table schema 去推断反序列化期间的 Avro reader schema 和序列化期间的 Avro writer schema。显式地定义 Avro schema
当弹性资源池中添加队列、删除队列时，会触发弹性资源扩缩容。 而弹性资源池缩容可能会触发缩容含有shuffle数据的节点，会导致Spark Task重算，引起Spark作业和SQL作业内部自动重试，当作业重试超过限制会导致作业执行失败，需用户重新执行作业。 Spark2.3版本作业需要升级作业版本后才能支持运行中动态缩容功能。
如果手动关闭了debezium.connect.keep.alive，一旦发生拉取Binlog线程与MySQL服务器的连接连接异常，拉取Binlog线程不会尝试自动重连，这可能导致无法正常从源端拉取binlog日志。 语法格式 create table mySqlCdcSource ( attr_name
st(.)*表示以test开头的所有schema。 table-name 是 无 String Postgres表名。 表名支持正则表达式去读取多个表的数据，例如cdc_order(.)*表示以cdc_order开头的所有表。 port 否 5432 Integer Postgres数据库服务的端口号。
1.595658735147E9 trunc(string date, string format) →string 按照format格式去截取日期值，支持的格式有：MONTH/MON/MM，YEAR/YYYY/YY, QUARTER/Q select trunc(date '2020-07-08'
Q：当data-type为set时，最终结果数据相比输入数据个数少了是什么原因？ A：这是因为输入数据中有重复数据，导致在Redis的set中会进行排重，因此个数变少了。 Q：若Flink作业的日志中有如下报错信息，应该怎么解决？ org.apache.flink.table.api.ValidationException:
Q：当data-type为set时，最终结果数据相比输入数据个数少了是什么原因？ A：这是因为输入数据中有重复数据，导致在Redis的set中会进行排重，因此个数变少了。 Q：如果Flink作业的日志中有如下报错信息，应该怎么解决？ org.apache.flink.table.api.ValidationException:
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