Kafka结果表 功能描述 DLI 通过Kafka结果表将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件

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对列表分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对列表分区表分割分区。 例如，假设列表分区表list_sales的分区channel2定义范围为('6', '7', '8', '9')。可以指定分割点('6', '7'）将分区channel2分割为两个分区，并更新Global索引。

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MING读取将持续监控表，并在新数据可用时以增量方式获取新数据。默认情况下，Flink会读取有界的表。 STREAMING读取支持同时使用分区表和非分区表。对于分区表，Flink将监控新分区的生成，并在可用时增量读取它们。对于未分区的表，Flink 会监控文件夹中新文件的生成情况，并增量读取新文件。

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跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 注意事项 若需要使用upsert模式，则必须在DWS结果表和该结果表连接的DWS表都定义主键。 若DWS在不同的schema中存在相同名称的表，则在flink opensource sql中需要指定相应的schema。 提交Flink作业前

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表达式 在上一节提到value和pattern字段中，你不但可以填写常值，还可以编写表达式。表达式被${}包含，表达式中可以使用下列函数： 表1 字符串函数 函数 参数 返回值 功能描述 base64() string string 对给定字符串进行base64编码。 base64ToString()

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表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。例如，一个表可能有3个字段：姓名、城市和国家。这个表就会有3列：一列代表姓名，一列代表城市，一列代表国家。表中的每一行包含3个字段的内容，姓名字段包含姓名，城市字段包含城市，国家字段包含国家。 表空间 包含表、索引、大对象、长数据等数据的

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Kafka结果表 功能描述 DLI通过Kafka结果表将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件

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'SASL_PLAINTEXT' 元信息列 您可以在源表中定义元信息列，以获取Kafka消息的元信息。例如，当WITH参数中定义了多个topic时，如果在Kafka源表中定义了元信息列，那么Flink读取到的数据就会被标识是从哪个topic中读取的数据。 表2 元信息列 Key 数据类型 是否可读(R)写(W)

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'SASL_PLAINTEXT' 元信息列 您可以在源表中定义元信息列，以获取Kafka消息的元信息。例如，当WITH参数中定义了多个topic时，如果在Kafka源表中定义了元信息列，那么Flink读取到的数据就会被标识是从哪个topic中读取的数据。 表2 元信息列 Key 数据类型 是否可读(R)写(W)

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表达式 GaussDB数据库 兼容大部分数据库表达式。 表1 表达式 序号 Oracle数据库 GaussDB 数据库 差异 1 简单表达式 支持 - 2 分析视图表达式 不支持 - 3 复合表达式 支持 - 4 case表达式 支持 - 5 列表示式 支持 - 6 cursor表达式

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uble类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。 两个字段其中第一个字

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连接器应忽略更新插入/撤回流模式下的收回消息。 key-column 否 无 String Redis 表schema的key 示例 从Kafka源表中读取数据，将Redis表作为维表，并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，根据Redis和Kafka所在的虚拟

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表达式 GaussDB数据库兼容大部分Oracle数据库表达式。 表1 表达式 序号 Oracle数据库 GaussDB数据库 差异 1 简单表达式 支持 - 2 分析视图表达式 不支持 - 3 复合表达式 支持 - 4 case表达式 支持 - 5 列表示式 支持 - 6 cursor表达式

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WITH表达式 WITH表达式用于定义在大型查询中使用的辅助语句，这些辅助语句通常被称为公共表达式或CTE（即common table expr），可以理解为一个带名称的子查询，之后该子查询可以以其名称在查询中被多次引用。 WITH表达式中的辅助语句可以是SELECT、INSER

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WITH表达式 WITH表达式用于定义在大型查询中使用的辅助语句，这些辅助语句通常被称为公共表达式或CTE（即common table expr），可以理解为一个带名称的子查询，之后该子查询可以以其名称在查询中被多次引用。 WITH表达式中的辅助语句可以是SELECT、INSER

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WITH表达式 WITH表达式用于定义在大型查询中使用的辅助语句，这些辅助语句通常被称为公共表达式或CTE（即common table expr），可以理解为一个带名称的子查询，之后该子查询可以以其名称在查询中被多次引用。 WITH表达式中的辅助语句可以是SELECT、INSER

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uble类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。 两个字段其中第一个字

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作为redis维表时，是否使用异步 I/O。 pwd_auth_name 否 无 String DLI侧创建的Password类型的跨源认证名称。 使用跨源认证则无需在作业中配置和账号密码。 示例 从Kafka源表中读取数据，将Redis表作为维表，并将二者生成的宽表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下：

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作为redis维表时，是否使用异步 I/O。 pwd_auth_name 否 无 String DLI侧创建的Password类型的跨源认证名称。 使用跨源认证则无需在作业中配置和账号密码。 示例 从Kafka源表中读取数据，将Redis表作为维表，并将二者生成的宽表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下：

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uble类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。 两个字段其中第一个字

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table模式采用hash类型存储数据，与基本hash类型将表的三个字段分别作为key、hash_key、hash_value不同，table模式下的key值可以通过“connector.table-name”和“connector.key-column”两个参数设置，将表中的所有字段名作为hash_key

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