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该字段的map的value需要为double类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。
该字段的map的value需要为double类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。
参考图10可以看到数据倾斜时，单个任务的shuffle数据远大于其他Task的数据，导致该任务耗时时间变长。 图10 数据倾斜示例图 数据倾斜原因和解决： Shuffle的数据倾斜基本是由于join中的key值数量不均衡导致。 对join连接条件进行group by 和count，统计每个连接条件的key值的数量。示例如下：
出，说明的是该消费组当前待消费的数据总量。 如果Flink作业对接的是kafka专享版，则可通过云监控服务(CES)进行查看。具体可选择“云服务监控 > 分布式消息服务 > kafka专享版” ，单击“kafka实例名称 > 消费组” ，选择具体的消费组名称，查看消费组的指标信息。
所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 DLI提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN 若A与B相等，返回TRUE，否则返回FALSE。用于做赋值操作。
配置DLI读写外部数据源数据的操作流程 配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接） 使用DEW管理数据源访问凭证 使用DLI的跨源认证管理数据源访问凭证 管理增强型跨源连接 典型场景示例：配置DLI与内网数据源的网络联通 典型场景示例：配置DLI 与公网网络连通 父主题： 数据迁移与数据传输
Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本差异对比 Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异对比 Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在通用队列的差异对比 DLI datasourceV1表和datasourceV2表 父主题： 版本支持公告
逻辑运算符 常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT，它们的运算结果有三个值，分别为TRUE、FALSE和NULL，其中NULL代表未知。优先级顺序为：NOT>AND>OR。 运算规则请参见表1，表中的A和B代表逻辑表达式。 表1 逻辑运算符 运算符 返回类型 描述 A AND B
的起始位置，与start-time不能同时设置。 connector.start-time 否 DIS数据读取从该起始时间的数据。 当该参数配置时则从配置的时间开始读取数据，有效格式为yyyy-MM-dd HH:mm:ss。 当没有配置start-time也没配置offset的时候，读取最新数据。
和周期，详细介绍请参见流水与明细账单。 图3 查询数据存储的资源账单 查看数据扫描量的资源账单 DLI的default队列采用数据扫描量的计费方式。扫描量计费=单价*扫描量数据（GB）。怎样查看DLI的数据扫描量？ 您可以在费用中心查询DLI数据扫描量的资源账单。 在控制台顶部菜单栏中选择“费用与成本
subquery ) 以下是一些量词和比较运算符组合的含义，ANY和SOME具有相同的含义，表中的ANY换为SOME也同样： 表达式 含义 A = ALL (...) 当A与所有值相等时返回true A <> ALL (...) 当A与任何值都不相等时返回true。 A < ALL (
回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 Flink SQL提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN 若A与B相等，返回TRUE，否则返回FALSE。用于做赋值操作。
创建连接 检查队列的网段是否与数据源网段是否重合 绑定跨源的DLI队列网段和数据源网段不能重合。 您可以从连接日志判断是否是队列与数据源网段冲突。 如图3所示，即当前队列A网段与其他队列B网段冲突，且队列B已经建立了与数据源C的增强型跨源连接。因此提示队列A与数据源C的网段冲突，无法建立新的增强型跨源连接。
wkey指定的字段只有一个的时候，该字段的类型可以是支持的所有数据类型，并且不需要填写长度。 在组合Rowkey的场景中 插入Rowkey数据时，如果某个属性的实际数据的长度比属性作为Rowkey时指定的长度要短，则会在数据后面补'\0'字符；如果某个属性的实际数据的长度比属性作
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
connector，必须为jdbc connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取 connector.username
expression 是 所有数据类型。 要比较的表达式。 search 是 与expression一致。 与expression进行比较的搜索项。 result 是 所有数据类型。 search和expression的值匹配时的返回值。 default 否 与result一致。 如果所有的搜索
卡尔连接输出的记录条数等于被连接表的各记录条数的乘积，若需要进行笛卡尔积连接，需使用专门的关键词CROSS JOIN。CROSS JOIN是求笛卡尔积的标准方式。 注意事项 所要进行JOIN连接的表必须是已经存在的表，否则会出错。 示例 返回student_info与course
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