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mask_hash(string|char|varchar str) →varchar 描述：返回基于str的散列值。散列是一致的，可以用于跨表连接被屏蔽的值。对于非字符串类型，返回NULL。 select mask_hash('panda');
Registry主题。默认情况下，'kafka'和'upsert-kafka'连接器使用'<topic_name>-value'或'<topic_name>-key'作为默认主题名称，如果此格式用作键或值的格式。但是对于其他连接器（例如'filesystem'），在用作sink时需要使用主题选项。
Redis、DDS等，需要先创建跨源连接，打通作业运行队列到外部数据源之间的网络。 当前Spark作业支持访问的外部数据源详情请参考DLI常用跨源分析开发方式。 创建跨源连接操作请参见配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接）。 创建完跨源连接后，可以通过“资源管理 > 队列管理
确保已创建kafka集群。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与Kafka集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Fli
确保已创建kafka集群。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与Kafka集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Fli
全访问数据源。 例如在使用Spark SQL来创建访问CSS的表时使用es.certificate.name字段配置跨源认证信息名称，配置连接安全CSS集群。 创建完跨源认证，可以参考创建DLI表关联CSS使用Spark SQL来创建访问CSS的表。 父主题： 使用DLI的跨源认证管理数据源访问凭证
SQL作业，访问其他外部数据源时，需要先创建跨源连接，打通作业运行队列到外部数据源之间的网络。 当前Flink作业支持访问的外部数据源详情请参考DLI常用跨源分析开发方式。 创建跨源连接操作请参见配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接）。 创建完跨源连接后，可以通过“资源管理 > 队列管理
dli_queue：队列 dli_elastic_resource_pool：弹性资源池 dli_enhanced_datasource：增强型跨源连接 dli_database：数据库 dli_package_resource：资源包（不支持指定有Module ID的内置资源包） dli_flink_job：Flink作业
Registry主题。默认情况下，'kafka'和'upsert-kafka'连接器使用'<topic_name>-value'或'<topic_name>-key'作为默认主题名称，如果此格式用作键或值的格式。但是对于其他连接器（例如'filesystem'），在用作sink时需要使用主题选项。
Flink SQL 系统中。在许多情况下，这对于利用此功能很有用。 例如： 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图 临时连接更改数据库表的历史等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT/UPDATE/DELETE 消息编码为 Maxwell
kafkaSource, lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"}
kafkaSource, lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"}
kafkaSource, lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"}
array<T> <b>[,...])，concat(string <str1>, string <str2>[,...]) ARRAY或STRING 连接多个字符串，合并为一个字符串，可以接受任意数量的输入字符串。 concat_ws concat_ws(string <separator>
array<T> <b>[,...])，concat(string <str1>, string <str2>[,...]) ARRAY或STRING 连接多个字符串，合并为一个字符串，可以接受任意数量的输入字符串。 concat_ws concat_ws(string <separator>
Pattern 兼容。 元数据 元数据可以在 DDL 中作为只读（虚拟）meta 列声明。 Format的元数据只有在相应的连接器使用元数据时才可用。目前，只有Kafka连接器。 表2 元数据 Key 数据类型 说明 database STRING NULL 源数据库。对应于Canal记录中的database字段(如果可用)。
要写入单个文件的最大记录数。如果该值为零或为负，则没有限制。 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 209715200 配置执行连接时显示所有工作节点的表的最大字节大小。通过将此值设置为“-1”，可以禁用显示。 说明： 当前仅支持运行命令ANALYZE TABLE COMPUTE
hive_sync.jdbcurl 连接hive jdbc指定的连接。 "" hoodie.datasource.hive_sync.use_jdbc 是否使用Hive jdbc方式连接Hive同步Hudi表信息。建议该值设置为false，设置为false后jdbc连接相关配置无效。 true
timestamp), cast(case_timestamp_to_date as date) from kafkaSource; 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"cast_int_to_string":"1", "cast_String_to_int":
timestamp), cast(case_timestamp_to_date as date) from kafkaSource; 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"cast_int_to_string":"1", "cast_String_to_int":
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