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Hudi 结果表 功能描述 Flink SQL作业写Hudi表。 更多具体使用可参考开源社区文档：Hudi。 注意事项 推荐使用SparkSQL统一建表 表名必须满足Hive格式要求 表名必须以字母或下划线开头，不能以数字开头。 表名只能包含字母、数字、下划线。 表名长度不能超过128个字符。
配置DLI云服务委托权限 使用DLI服务前请先配置DLI云服务权限。 本节操作适用于以下场景： 首次使用DLI服务，请参考本节操作按需配置DLI云服务委托权限。 使用DLI的过程中需要与其他云服务协同工作，因此需要您将部分服务的操作权限委托给DLI服务，确保DLI具备基本使用的权
配置DLI对接AOM Prometheus监控 AOM服务提供的Prometheus监控是一种全面对接开源Prometheus生态的监控解决方案。它支持多种类型的组件监控，提供预置监控大盘和全面托管的Prometheus服务，通过Prometheus监控来统一采集、存储和显示监控
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。
数学函数和运算符 数学运算符 运算符 描述 + 加 - 减 * 乘 / 除 % 取余 数学函数 abs(x) → [same as input] 返回x的绝对值 SELECT abs(-17.4);-- 17.4 bin(bigint x) -> string 返回x的二进制格式
字符串函数 表1 字符串函数 SQL函数 描述 string1 || string2 返回 STRING1 和 STRING2 的连接。 CHAR_LENGTH(string) CHARACTER_LENGTH(string) 返回字符串中的字符数。 UPPER(string) 以大写形式返回字符串。
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
使用DLI提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前，将程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。
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 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。
窗口函数 窗口表值函数（Windowing TVFs） 窗口是处理无限流的核心。窗口把流分割为有限大小的 “桶”，这样就可以在其之上进行计算。 Apache Flink 提供了如下 窗口表值函数（table-valued function, 缩写TVF）把表的数据划分到窗口中： 滚动窗口
时间函数 Flink OpenSource SQL所支持的时间函数如表1所示。 函数说明 表1 时间函数 函数 返回值 描述 DATE string DATE 以“yyyy-MM-dd”的形式返回从字符串解析的 SQL 日期。 DATE_ADD STRING 指定日期增加目标天数后的日期，数据类型为STRING。
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