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dataGenSource; 运行结果 单击Flink作业操作列下的“更多 > FlinkUI > Task Managers > Stdout”查看输出结果: 父主题： 函数
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插入数据 1 sparkSession.sql("insert into dli_to_dws values(2,'John',24)") 查询数据 1 jdbcDF = sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show() 操作结果
TUMBLE(TABLE data, DESCRIPTOR(timecol), size [, offset ]) 表1 TUMBLE函数参数说明 参数 是否必选 说明 data 是 拥有时间属性列的表。 timecol 是 列描述符，决定数据的哪个时间属性列应该映射到窗口。 size 是 窗口的大小（时长）
<default>]]) over([partition_clause] orderby_clause) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 expr 是 待计算返回结果的表达式。 offset 否 偏移量，BIGINT类型常量，取值大于等于0。值为0时表示当前行，为
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文件。Spark在更新Hudi表时严重依赖parquet文件是否存在，如果当前Hudi表写的是log文件，采用Spark写入就会导致重复数据的产生。在批量初始化阶段 ，先采用Spark批量写入Hudi表
队列管理”，在对应“SQL队列”类型作业的“操作”列，单击“重启”。 在“重启队列”界面，选择“确定”完成队列重启。 验证和使用创建的UDTF函数。 在查询语句中使用6中创建的UDTF函数，如： select mytestsplit('abc:123\;efd:567\;utf:890'); 图13
grade.science[1]'), JSON_VAL(message,'$.grade.dddd') from kafkaSource; 查看taskmanager的out文件的输出结果 +I[null, James, [80,85], [80,85], 85, null] 父主题：
也可以是当函数输出长度超出1048576字节，截断超出非空字符串，并用TRUNCATE 指定的字符串替代，WITH COUNT和WITHOUT COUNT,表示输出结果是否包含计数： SELECT LISTAGG(value, ',' ON OVERFLOW TRUNCATE '.....' WITH COUNT)
temporal1/temporal2 DATE/TIME/TIMESTAMP/INTERVAL 时间点或时间间隔。 (timepoint, temporal)在判断是否重叠时为闭区间。 temporal可以是DATE/TIME/TIMESTAMP也可以是INTERVAL。 当temporal是DATE/T
temporal1/temporal2 DATE/TIME/TIMESTAMP/INTERVAL 时间点或时间间隔。 (timepoint, temporal)在判断是否重叠时为闭区间。 temporal可以是DATE/TIME/TIMESTAMP也可以是INTERVAL。 当temporal是DATE/T
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