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SQL 時(shí)區(qū)問題文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-732603.html
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僅支持Flink的Batch模式 當(dāng)將數(shù)據(jù)寫入v2表格時(shí)，Iceberg支持基于主鍵的UPSERT。有兩種方法可以啟用upsert。 建表時(shí)指定 UPSERT模式下，如果對(duì)表進(jìn)行分區(qū)，則分區(qū)字段必須是主鍵。 Batch模式： Streaming模式： 從當(dāng)前快照讀取所有記錄，然后從該快照讀取增量數(shù)據(jù) 讀取指定快照id(不包
第四章中介紹了 DataStream API 以及 DataSet API 的入門案例，本章開始介紹 Table API 以及基于此的高層應(yīng)用 Flink SQL 的基礎(chǔ)。 Flink 提供了兩個(gè)關(guān)系A(chǔ)PI——Table API 和 SQL——用于統(tǒng)一的流和批處理。Table API 是一種針對(duì)Java、Scala和Python的語言集成查詢API，它允許以非常直觀的方式組合來
一、Flink 專欄 Flink 專欄系統(tǒng)介紹某一知識(shí)點(diǎn)，并輔以具體的示例進(jìn)行說明。 1、Flink 部署系列 本部分介紹Flink的部署、配置相關(guān)基礎(chǔ)內(nèi)容。 2、Flink基礎(chǔ)系列 本部分介紹Flink 的基礎(chǔ)部分，比如術(shù)語、架構(gòu)、編程模型、編程指南、基本的datastream api用法、四大基石等內(nèi)容。 3、
《 Flink 詳解 》系列（已完結(jié)），共包含以下 10 10 10 篇文章： 【大數(shù)據(jù)】Flink 詳解（一）：基礎(chǔ)篇（架構(gòu)、并行度、算子） 【大數(shù)據(jù)】Flink 詳解（二）：核心篇 Ⅰ（窗口、WaterMark） 【大數(shù)據(jù)】Flink 詳解（三）：核心篇 Ⅱ（狀態(tài) State） 【大數(shù)據(jù)】Flink 詳解（四）：核心篇
? 錯(cuò)誤信息 問題原因 解決 確定主鍵屬性是否有空值，若為空則確定是否可作為主鍵屬性（若正確則將其置為默認(rèn)值）；若不符合業(yè)務(wù)情況，則重新定義主屬性集合，確保不出現(xiàn)空值 ? 錯(cuò)誤信息 錯(cuò)誤原因 解決 原因：postgreSQL包含database，schema，table三級(jí)結(jié)構(gòu)，在生產(chǎn)環(huán)境未
問題是來自于 群友, 2024.03.29, 也是花了一些時(shí)間 來排查這個(gè)問題? 大致的問題是用 mysql-cdc 連接了一個(gè) mysql-pxc 集群, 然后創(chuàng)建了一個(gè) test_user 表? 使用 \\\"select * from test_user\\\" 獲取數(shù)據(jù)表的數(shù)據(jù), 可以拿到 查詢時(shí)的快照, 但是 無法獲取到后續(xù)對(duì)于 test_user 表的增量操作的數(shù)據(jù), 比如
一、Flink 專欄 Flink 專欄系統(tǒng)介紹某一知識(shí)點(diǎn)，并輔以具體的示例進(jìn)行說明。 1、Flink 部署系列 本部分介紹Flink的部署、配置相關(guān)基礎(chǔ)內(nèi)容。 2、Flink基礎(chǔ)系列 本部分介紹Flink 的基礎(chǔ)部分，比如術(shù)語、架構(gòu)、編程模型、編程指南、基本的datastream api用法、四大基石等內(nèi)容。 3、
type：必須是iceberg catalog-type：內(nèi)置了hive和hadoop兩種catalog，也可以使用catalog-impl來自定義catalog。 catalog-impl：自定義catalog實(shí)現(xiàn)的全限定類名。如果未設(shè)置catalog-type，則必須設(shè)置。 property-version：描述屬性版本的版本號(hào)。此屬性可用于向后兼容，以防屬性格式更改。當(dāng)前屬性版本
建表命令支持最常用的flink建表語法，包括： PARTITION BY(column1,column2,…)：配置分區(qū)，apache flink不支持隱藏分區(qū)。 COMMENT ‘table document’：指定表的備注 WITH(‘key’=‘value’,…)：設(shè)置表屬性
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