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builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME); // 聚合 key-value 键值对的计算结果 final KTable<String, Long> counts = source // 处理接收的记录，根据正则表达式
builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME); // 聚合 key-value 键值对的计算结果 final KTable<String, Long> counts = source // 处理接收的记录，根据正则表达式
创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式： 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部表
SHOW TABLES 语法 SHOW TABLES [ (FROM | IN) schema ] [ LIKE pattern [ESCAPE escapeChar] ] 描述 这个表达式用于列出指定schema下的所有表。如果没有指定schema，则默认使用当前所在的schema
SHOW TABLE/PARTITION EXTENDED 语法 SHOW TABLE EXTENDED [IN | FROM schema_name] LIKE 'identifier_with_wildcards' [PARTITION (partition_spec)] 描述
剪切字符串 概述 “剪切字符串”算子，截取已有字段的值，生成新的字段。
剪切字符串 概述 “剪切字符串”算子，截取已有字段的值，生成新的字段。
UPDATE 命令功能 UPDATE命令根据列表达式和可选的过滤条件更新Hudi表。 命令格式 UPDATE tableIdentifier SET column = EXPRESSION(,column = EXPRESSION) [ WHERE boolExpression]
INACTIVE：索引异常，索引数据与数据表不一致，跳过生成该索引的索引数据，查询数据时无法使用该索引。 BUILDING：索引数据正常批量生成，索引数据生成工具执行结束会自动转换到ACTIVE状态，此状态下可以正常读写。
3 NULL | NULL | Colorado | 5 New Jersey | 7081 | NULL | 225 (10 rows) CUBE 为给定的列生成所有可能的分组
样例 通过“CSV文件输入”算子，生成十二个字段。
ClickHouse表创建 ClickHouse依靠ReplicatedMergeTree引擎与ZooKeeper实现了复制表机制，用户在创建表时可以通过指定引擎选择该表是否高可用，每张表的分片与副本都是互相独立的。 同时ClickHouse依靠Distributed引擎实现了分布式表机制
待用户生成后，即可使用该用户执行相应SQL语句。 父主题： Hive用户权限管理
ClickHouse通过Flink流计算应用加工生成通用的报表数据（明细宽表），准实时写入到ClickHouse，通过Hive/Spark作业加工生成通用的报表数据（明细宽表），批量导入到ClickHouse。
ORDER BY ORDER BY ORDER BY子句用于按一个或多个输出表达式对结果集排序。 ORDER BY expression [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...] 每个expression可以由输出列组成，也可以是按位置选择输出列的序号
enum 是 VARCHAR 数据处理规则 生成指定类型的随机值。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下图： 配置“随机值转换”算子，生成C、D、E三个字段： 转换后，按顺序输入这五个字段： 可以发现，每次生成的随机值都不一样。
样例 通过“CSV文件输入”算子，生成十二个字段。
enum 是 VARCHAR 数据处理规则 生成指定类型的随机值。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下图： 配置“随机值转换”算子，生成C、D、E三个字段： 转换后，按顺序输入这五个字段： 可以发现，每次生成的随机值都不一样。 父主题： 转换算子
kafka.topics.regex - 符合正则表达式的topic会被订阅，优先级高于“kafka.topics”，如果配置将覆盖“kafka.topics”。
map 是 无 数据处理规则 生成新字段，值为取模后的值。 字段的值须为整数，否则当前行会成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。
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