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线（_）组成。不能是纯数字，且不能以下划线开头。匹配规则为：^(?!_)(?![0-9]+$)[A-Za-z0-9_$]*$。如果特殊字符需要使用单引号（''）包围起来。 该命令仅支持操作OBS表，不支持对DLI表进行操作。 partition_filtercondition 分区筛选条件。具体可以为以下格式：
BLE类型则隐式转换为BIGINT类型后进行运算。 default 是 常量，默认值为NULL。 当offset指定的范围越界时的缺省值，需要与expr对应的数据类型相同。如果expr非常量，则基于当前行进行求值。 partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。
模式匹配的子字符串的每个实例。对于每个匹配，以数组形式传递的捕获组都会调用lambda表达式函数。捕获组号从1开始；整个匹配没有分组（如果需要，请用括号将整个表达式括起来）。 SELECT regexp_replace('new york','(\w)(\w*)',x->uppe
中的 INSERT / UPDATE / DELETE 消息编码为 Canal 格式的 JSON 消息，输出到 Kafka 等存储中。 但需要注意的是，目前 Flink 还不支持将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息。因此，Flink
在SQL编辑器中输入以下语句创建数据库“testdb”。详细的DLI创建数据库的语法可以参考创建DLI数据库。 create database testdb; 后续章节操作都需要在testdb数据库下进行操作。 DataSource和Hive两种语法创建OBS表的区别 DataSource语法和Hive语法主要区别
下面的示例展示了一个经典的业务流水线，维度表来自 Hive，每天通过批处理流水线作业或 Flink 作业更新一次，kafka流来自实时在线业务数据或日志，需要与维度表连接以扩充流。 使用spark sql 创建 hive obs 外表，并插入数据。 CREATE TABLE if not exists
array_agg(x ORDER BYx,y,z); 过滤filter 使用filter关键字可以在聚合的过程中，通过使用where的条件表达式来过滤掉不需要的行。所有的聚合函数都支持这个功能。 aggregate_function(...) FILTER (WHERE <condition>)
double 返回x的平方根 select sqrt(100); -- 10.0 truncate(number,num_digits) Number需要截尾取整的数字，Num_digits用于指定取整精度的数字 Num_digits的默认值为 0 truncate ()函数截取时不进行四舍五入
json_string, STRING json_path) 表2 参数说明 参数 数据类型 说明 json_string STRING 需要解析的JSON对象，使用字符串表示。 json_path STRING 解析JSON的路径表达式，使用字符串表示。 目前path支持如下表达式参考下表表3。
EXTRACT(timeinteravlunit FROM temporal) 入参说明 参数名 数据类型 参数说明 timeinteravlunit TIMEUNIT 需要从时间点或时间间隔中提取的时间单位，取值可以是：YEAR/QUARTER/MONTH/WEEK/DAY/DOY/HOUR/MINUTE/SECOND。
EXTRACT(timeinteravlunit FROM temporal) 入参说明 参数名 数据类型 参数说明 timeinteravlunit TIMEUNIT 需要从时间点或时间间隔中提取的时间单位，取值可以是：YEAR/QUARTER/MONTH/WEEK/DAY/DOY/HOUR/MINUTE/SECOND。
string2) → bigint 描述：计算string1和string2的Levenshtein距离，即将string转为string2所需要的单字符编辑（包括插入、删除或替换）最少次数。 select levenshtein_distance('helo word','hello
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