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窗口 GROUP WINDOW 语法说明 Group Window定义在GROUP BY里，每个分组只输出一条记录，包括以下几种： 分组函数 在流处理表中的 SQL 查询中，分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性，且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。
使用DLI提交Flink OpenSource SQL作业查询RDS MySQL数据 操作场景 DLI Flink作业支持使用其他服务作为数据源和数据输出通道进行数据实时计算操作。 本例采用Kafka服务作为数据源通道，以RDS作为数据输出通道，介绍创建并提交Flink OpenSource
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的
Spark2.4.x与Spark3.3.x版本在SQL队列的差异对比 DLI整理了Spark2.4.x与Spark3.3.x版本在SQL队列的差异，便于您了解Spark版本升级后SQL队列上运行的作业在适配新版本引擎时的影响。 histogram_numeric函数的返回值的类型不同
窗口 GROUP WINDOW 语法说明 Group Window定义在GROUP BY里，每个分组只输出一条记录，包括以下几种： 分组函数 表1 分组函数表 分组窗口函数 说明 TUMBLE(time_attr, interval) 定义一个滚动窗口。滚动窗口把行分配到有固定持续时间
窗口 GROUP WINDOW 语法说明 Group Window定义在GROUP BY里，每个分组只输出一条记录，包括以下几种： 分组函数 表1 分组函数表 分组窗口函数 说明 TUMBLE(time_attr, interval) 定义一个滚动窗口。滚动窗口把行分配到有固定持续时间
Hudi常见配置参数 本章节介绍Hudi重要配置的详细信息，更多配置请参考hudi官网：https://hudi.apache.org/cn/docs/0.11.0/configurations/。 提交DLI Spark SQL作业时，在SQL编辑器界面右上角的”设置”->”参数设置
Kafka 功能描述 Kafka 连接器提供从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 表1 支持类别
Upsert Kafka 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息，
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