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和Kafka集群所在的虚拟私有云和子网分别创建跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置ClickHouse和Kafka集群安全组的入向规则，使其对当前将要使用的Flink作业队列网段放通。参考测试地址连通性根据ClickHouse和Kafka的地址测试队列连通性。如
超过额度的使用量按需计费。弹性资源池的CU时套餐包的额度每个月会重置。 每个计费周期结束时系统自动将使用的弹性资源池的计算资源（CU数）向上取整至最接近的整数，以便于计算和管理费用。 例如在计费示例中，一个计费周期内使用的CU数：“总的CU = 64CU/3 = 21.33CU
除BOOLEAN外的任意类型。 列值可以为除BOOLEAN外的任意类型。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 返回值的类型与col类型相同。返回规则如下： col值为NULL时，该行不参与计算。 col为BOOLEAN类型时，不允许参与运算。 示例代码 计算所有商品的最高库存（items）。命令示例如下：
default队列是系统预置的默认公共队列，主要用来体验产品功能。当多个用户通过该队列提交作业时，容易发生流控，从而导致作业提交失败。 解决方案 建议不要使用default队列提交作业，可以在DLI控制台新购买SQL队列来提交作业。 了解更多新建队列的操作指导请参考创建弹性资源池并添加队列。
x版本在SQL队列的差异对比 DLI整理了Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异，便于您了解Spark版本升级后SQL队列上运行的作业在适配新版本引擎时的影响。 histogram_numeric函数的返回值的类型不同 说明： Spark SQL中的histo
Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册接口，使用了新的自定义函数类型推断机制，因此原先1.10
一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。 MAP 一组无序的键/值对，使用给定的Key和Value对生成MAP。键的类型必须是原生数据
boolExpression] 参数描述 表1 DELETE参数 参数 描述 tableIdentifier 在其中执行删除操作的Hudi表的名称。 boolExpression 删除项的过滤条件 示例 示例1： delete from h0 where column1 = 'country'; 示例2：
只能为user-defined，表示使用自定义的sink。 connector.class-name 是 sink函数的全限定类名。sink类的具体实现可以参考前提条件说明。 connector.class-parameter 否 sink函数其构造函数的参数，只支持一个String类型的参数。 注意事项 connector
QUET文件类型的表。 如果用户CTAS建表指定的文件格式为AVRO类型，而且直接使用数字作为查询语句（SELECT）的输入，如“CREATE TABLE tb_avro STORED AS AVRO AS SELECT 1”则会报schema解析异常。 此问题的原因是如果不指定
是否必选 参数类型 说明 col 是 所有数据类型 列值支持所有数据类型，可以转换为DOUBLE类型后参与运算。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 如果col值为NULL时，该列不参与计算。 示例代码 计算所有仓库的平均商品数（items）。命令示例如下： select avg(items)
除BOOLEAN外的任意类型。 列值可以为除BOOLEAN外的任意类型。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 返回值的类型与col类型相同。返回规则如下： col值为NULL时，该行不参与计算。 col为BOOLEAN类型时，不允许参与运算。 示例代码 计算所有商品的最低库存（items）。命令示例如下：
年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现详解 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency>
Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册接口，使用了新的自定义函数类型推断机制，因此原先1.10
将二者生成的宽表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，在DLI上根据DWS和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通
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
返回date1和date2之间的月数，如果date1比date2迟，结果就是正数，那么结果就是负数；如果两个日期的日数相同，那么结果就是整数，否则按照每月31天以及时分秒的差异来计算小数部分。date1和date2的类型可以是date，timestamp，也可以是“yyyy-MM-dd”或“yyyy-MM-dd
value2]*) 返回从值列表 (value1, value2, …) 创建的行。隐式行构造函数支持任意表达式作为字段，但至少需要两个字段。 显式行构造函数可以处理任意数量的字段，但目前还不能很好地支持所有类型的字段表达式。 ARRAY ‘[’ value1 [, value2 ]*
* 从 Kafka brokers 中的 consumer 组（consumer 属性中的 group.id 设置）提交的偏移量中开始读取分区。 * 如果找不到分区的偏移量，那么将会使用配置中的 auto.offset.reset 设置。
下载最新“jobmanager.log”文件，搜索“RUNNING to FAILED”关键字，通过上下文的错误栈，确认失败原因。 如果“jobmanager.log”文件中的信息不足以定位，可以在运行日志中找到对应的“taskmanager.log”日志，搜索“RUNNING to FAILED”关键字，确认失败原因。
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