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SELECT SELECT 语法格式 1 2 3 4 5 6 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem ]* } FROM tableExpression [ WHERE booleanExpression
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例如：YEAR(DATE '1994-09-27') 返回1994 QUARTER(date) BIGINT 从SQL日期返回表示该日期季度的数字。 MONTH(date) BIGINT 返回输入时间的月份 例如：MONTH(DATE '1994-09-27')返回9 WEEK(date)
窗口聚合 窗口表值函数(TVF)聚合 窗口聚合是通过GROUP BY子句定义的，其特征是包含窗口表值函数产生的 “window_start” 和 “window_end” 列。和普通的 GROUP BY 子句一样，窗口聚合对于每个组会计算出一行数据。和其他连续表上的聚合不同，窗口
ificate，且语法中hosts字段值以http开头。 若开启安全模式，未开启https： 方法1：推荐使用password类型跨源认证，并配置pwd_auth_name为跨源认证的名称，且语法中hosts字段值以http开头。 方法2：不使用跨源认证，但需要配置用户名user
SELECT SELECT 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem ]* } FROM tableExpression [ WHERE booleanExpression
SELECT SELECT 语法格式 1 2 3 4 5 6 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem ]* } FROM tableExpression [ WHERE booleanExpression
本例选择“按需计费”。 区域和项目：保持默认值即可。 名称：填写具体的队列名称。 新建的队列名称，名称只能包含数字、英文字母和下划线，但不能是纯数字，且不能以下划线开头。长度限制：1~128个字符。 队列名称不区分大小写，系统会自动转换为小写。 类型：队列类型选择“通用队列”。“按需计费”时需要勾选“专属资源模式”。
xx或者192.168.xx.xx:8181。 检测跨源连接的连通性时对域名约束限制如下： 域名的限制长度为1到255的字符串，并且组成必须是字母、数字、下划线或者短横线。 域名的顶级域名至少包含两个及以上的字母，例如.com，.net，.cn等。 测试时域名后可选择添加端口，用":"隔开
例如：YEAR(DATE '1994-09-27') 返回1994 QUARTER(date) BIGINT 从SQL日期返回表示该日期季度的数字。 MONTH(date) BIGINT 返回输入时间的月份 例如：MONTH(DATE '1994-09-27')返回9 WEEK(date)
illegal_data_table 否 如果指定该参数，异常数据（比如：rowKey不存在）会写入该表（rowKey为taskNo加下划线加时间戳加六位随机数字，schema为info:data, info:reason），否则会丢弃。 batch_insert_data_num 否 表示一次性批
若有多个topic，请以';'分隔，如'topic-1;topic-2'。 topic-pattern 否 无 String 匹配读取kafka topic名称的正则表达式。 注意：“topic-pattern”和“topic”只能选择一个，不可同时存在。 例如： 'topic.*' '(topic-c|topic-d)'
String 错误码，请参见表2。 error_msg String 错误详细信息。 错误码说明 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。 表2 错误码 状态码 错误码 错误信息 400 DLI.0001 参数校验错误。 400 DLI
图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每张图片代表的数字。 1 2 3 4 5 6 CREATE SOURCE STREAM Mnist( image Array[TINYINT] ) SELECT
新建Flink Jar作业 配置作业信息。 表1 作业配置信息 参数 参数说明 类型 选择Flink Jar。 名称 作业名称，只能由英文、中文、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～57字节。 说明： 作业名称必须是唯一的。 描述 作业的相关描述，且长度为0～512字节。 标签 使用
CEP模式匹配 复杂事件处理（Complex Event Process，简称CEP）用来检测无尽数据流中的复杂模式，拥有从不同的数据行中辨识查找模式的能力。模式匹配是复杂事件处理的一个强大援助。 例子包括受一系列事件驱动的各种业务流程，例如在安全应用中侦测异常行为；在金融应用中
CEP模式匹配 复杂事件处理（Complex Event Process，简称CEP）用来检测无尽数据流中的复杂模式，拥有从不同的数据行中辨识查找模式的能力。模式匹配是复杂事件处理的一个强大援助。 例子包括受一系列事件驱动的各种业务流程，例如在安全应用中侦测异常行为；在金融应用中
图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每张图片代表的数字。 1 2 3 4 5 6 CREATE SOURCE STREAM Mnist( image Array[TINYINT] ) SELECT
JOIN Equi-join 语法格式 1 2 FROM tableExpression INNER | LEFT | RIGHT | FULL JOIN tableExpression ON value11 = value21 [ AND value12 = value22]
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