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as id1, name FROM t1; FlinkSQL窗口函数支持迟到数据 FlinkSQL新增窗口函数支持迟到数据特性，解决迟到数据需要处理的场景。目前支持TUMBLE、HOP、OVER、CUMULATE窗口函数的迟到数据，示例如下： CREATE TABLE T1 ( `int`
问题 场景一： 通过add jar的方式建立永久函数，当Beeline连上不同的JDBCServer或者JDBCServer重启后都需要重新add jar。 图1 场景一异常信息 场景二： show functions能够查到相应的函数，但是无法使用，这是由于连接上的JDBC节点上
Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming
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时需要分别调用*state、*merge函数，*表示定义字段类型时使用的聚合函数。如上示例表test_table定义的name3、name4字段分别使用了uniq、sum函数，那么在写入数据时需要调用uniqState、sumState函数，并使用INSERT SELECT语法。
Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming
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e表引擎。 涉及到物化视图等聚合函数的场景，建议使用ReplicatedAggregatingMergeTree表引擎。 经常有数据去重或有update修改数据的场景下，建议使用ReplacingMergeTree表引擎，配合使用argMax函数获取最新数据。 表1 应用场景列表
开发和部署HetuEngine Function Plugin 用户可以自定义一些函数，用于扩展SQL以满足个性化的需求，这类函数称为UDF。 本章节主要介绍开发和应用HetuEngine Function Plugin的具体步骤。 MRS 3.2.1及以后版本，需要基于JDK17
只查询需要的字段可以减少磁盘io和网络io，提升查询性能。 使用uniqCombined替代distinct uniqCombined对去重逻辑进行了优化，通过近似去重提升十倍查询性能，如果对查询允许有误差，可以使用uniqCombined替代，否则还继续使用distinct语法。
udi主要逻辑代码作为演示。 完整代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteIntoHudi和com.huawei.bigdata.flink.examples.ReadFromHudi。 WriteIntoHudi主要逻辑代码 public
udi主要逻辑代码作为演示。 完整代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteIntoHudi和com.huawei.bigdata.flink.examples.ReadFromHudi。 WriteIntoHudi主要逻辑代码 public
Kafka不支持无缝集成SpringBoot项目。 代码样例 单个消费者线程的doWork()方法逻辑（run方法重写）。 /** * 订阅Topic的消息处理函数 */ public void doWork() {
Flink Job Pipeline样例程序（Scala） 下面列出的主要逻辑代码作为演示。 完整代码请参阅： com.huawei.bigdata.flink.examples.UserSource。 com.huawei.bigdata.flink.examples.TestPipeline_NettySink。
Flink Job Pipeline样例程序（Scala） 下面列出的主要逻辑代码作为演示。 完整代码请参阅： com.huawei.bigdata.flink.examples.UserSource。 com.huawei.bigdata.flink.examples.TestPipeline_NettySink。
Flink Job Pipeline样例程序（Scala） 下面列出的主要逻辑代码作为演示。 完整代码请参阅： com.huawei.bigdata.flink.examples.UserSource。 com.huawei.bigdata.flink.examples.TestPipeline_NettySink。
总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。 testRDD.groupByKey(24) 在代码中配置“spark.default
总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。 testRDD.groupByKey(24) 在代码中配置“spark.default
<k3,v3>(output) 业务核心 应用程序通常只需要分别继承Mapper类和Reducer类，并重写其map和reduce方法来实现业务逻辑，它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个
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