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在数据同步过程中不可避免会出现数据重复写入、数据乱序问题，例如：异常数据恢复、写入程序异常重启等场景。通过设置合理precombine字段值可以保证数据的准确性，老数据不会覆盖新数据，也就是幂等写入能力。该字段可用选择的类型包括：业务表中更新时间戳、数据库的提交时间戳等。precombine字段不能有null值和空值
这里它指向 'SYSTEM'，也就是数据库服务器的系统时间（'system_time_zone'）。而这个系统时间在这里指向 CST，所以，最终数据库时区才是 CST。 time_zone 数据库所在服务器的时区，服务器是台主机。 如本地数据库所在计算机的默认时区是中国标准时间，则查出来
NON_PARTITION GLOBAL_DELETE read.streaming.check-interval 否 1 Integer 流读监测上游新提交的周期（分钟），流量大时建议使用默认值，默认值：1。 read.end-commit 否 默认到最新 commit String Batch增量消费，通过参数“read
LPAD(string1, integer, string2) STRING 将string2字符串拼接到string1字符串的左端，直到新的字符串达到指定长度integer为止 任意参数为null时，返回null 若integer为负数，则返回null 若integer不大于s
LPAD(string1, integer, string2) STRING 将string2字符串拼接到string1字符串的左端，直到新的字符串达到指定长度integer为止 任意参数为null时，返回null 若integer为负数，则返回null 若integer不大于s
Hive表只能在查询时跟踪其最新版本。最新版本的表保留了Hive表的所有数据。 注意事项 每个连接子任务都需要保留自己的Hive表缓存。请确保Hive表可以放入TM任务槽的内存中。 建议为streaming-source.monitor-interval（最新分区作为临时表）或
sql作业，输入以下作业脚本，并提交运行。该作业模拟从kafka读取数据，并关联hive维表对数据进行打宽，并输出到print。 如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE CATALOG myhive WITH ( 'type' = 'hive' , 'default-database'
更符合 SQL 标准，在支持基于窗口的复杂计算上也更强大。例如：窗口 TopN、窗口 Join。而分组窗口函数只支持窗口聚合。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：窗口函数。 窗口函数简介 Apache Flink 提供3个内置的窗口表值函数：TUMBLE，HOP 和 CUMULATE。
Spark2.4.x：%0和%1均可表示第一个参数。 Spark3.3.x：不再支持%0。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响，请作业中如涉及使用%0需修改以适配Spark3.3.x。 示例代码1： 执行sql： SELECT format_string('Hello,
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