JSON/JSONB函数和操作符 JSON/JSONB数据类型参考JSON/JSONB类型。 表1 JSON/JSONB通用操作符 操作符 左操作数类型 右操作数类型 返回类型 描述 示例 -> Array-json(b) int json(b) 获得array-json元素。下标不存在返回空。

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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 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka Broker节点的hostname和IP的对应关系添加到 DLI 队列中。Kafka Broker节点的hostname和IP请联系Kaf

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整，1） 需要使用的是表的总数据大小，而不是压缩以后的文件大小 桶的设置以偶数最佳，非分区表最小桶数请设置4个，分区表最小桶数请设置1个。 确认建表SQL DataArts支持通过Spark JDBC方式和Spark API方式操作Hudi表： Spark JDBC方式使用公用资

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round ------- 43 (1 row) 当调用round函数时，数值类型将向零舍入，而（在大多数计算机上） 实数和双精度型则以最接近的偶数为结果。 round(v numeric, s int) 描述：保留小数点后s位，s后一位进行四舍五入。 返回值类型：numeric

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'n' 新行敏感的匹配，将字符串视为多行，^和$匹配每行的开头和结尾，（.）不可以匹配换行。 'm' 新行敏感的匹配，将字符串视为多行，^和$匹配每行的开头和结尾，（.）不可以匹配换行，n的匹配模式一致。 'p' 部分新行敏感的匹配，单行的开头和结尾，（.）不能匹配换行符，^只能匹配第一行开头，$只能匹配最后一行末尾。

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假定函数add_months的两个参数分别为param1和param2，param1的月份和param2的月份和为result。 不设置此配置项时，如果param1的日期（Day字段）为月末，并且param1的日期（Day字段）比result月份的月末日期小，计算结果中的日期字段（Day字段）和param1的日期字段保持一致。比如，

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JSON/JSONB函数表示可以用于JSON类型（请参考JSON类型）数据的函数。 除下列前两个函数array_to_json和row_to_json外，其余有关JSON/JSONB函数和操作符仅8.1.2及以上集群版本支持。 array_to_json(anyarray [, pretty_bool])

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JSON/JSONB函数表示可以用于JSON类型（请参考JSON类型）数据的函数。 除函数array_to_json和row_to_json外，其余有关JSON/JSONB函数和操作符仅8.1.2及以上集群版本支持。 array_to_json(anyarray [, pretty_bool])

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round ------- 43 (1 row) 当调用round函数时，数值类型将舍入零，而（在大多数计算机上） 实数和双精度型，以最接近的偶数为结果。 round(v numeric, s int) 描述：保留小数点后s位，s后一位进行四舍五入。 返回值类型：numeric

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全局配置”或在映射后的单表“表属性编辑”中配置index.type和hoodie.bucket.index.num.buckets属性可进行配置。 判断使用分区表还是非分区表。 根据表的使用场景一般将表分为事实表和维度表： 事实表通常整表数据规模较大，以新增数据为主，更新数据占比

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a-syntax的作用是什么？ A：schema-syntax实际是对特殊类型的处理，如对map和array类型的处理。 对于fields，会对每个字段的值进行处理；对于array和map则会将该字段中的每个元素进行处理。当是fields时，会将该map或array类型的字段值直

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a-syntax的作用是什么？ A：schema-syntax实际是对特殊类型的处理，如对map和array类型的处理。 对于fields，会对每个字段的值进行处理；对于array和map则会将该字段中的每个元素进行处理。当是fields时，会将该map或array类型的字段值直

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a-syntax的作用是什么？ A：schema-syntax实际是对特殊类型的处理，如对map和array类型的处理。 对于fields，会对每个字段的值进行处理；对于array和map则会将该字段中的每个元素进行处理。当是fields时，会将该map或array类型的字段值直

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循环控制器”。 设置参数。 循环次数：设置循环执行次数，输入大于等于1的值，循环次数限制为100万。 退出条件：请求满足该条件，跳出循环。表达式和对比值均支持变量和字符串，暂不支持多个条件组合使用，如需使用集合或多对比值的匹配，可使用正则表达式。 单击“添加更多”，增加循环体执行内容。步骤嵌套层级最大为10级。

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1：是（会自动选择折扣和优惠券进行优惠，然后自动从客户华为云账户中支付），自动支付失败后会生成订单成功(该订单应付金额是优惠后金额)、但订单状态为“待支付”，等待客户手动支付(手动支付时，客户还可以修改系统自动选择的折扣和优惠券)。 - 0：否（需要客户手动去支付，客户可以选择折扣和优惠券）。默认值为“0”。

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节点个数(包含冷数据节点和其他类型节点)要小于当前数据节点总数的一半，缩容后的数据节点个数要大于索引的最大副本个数。 关于有Master节点的集群，每次缩容的Master节点个数要小于当前Master节点总数的一半，缩容后的Master节点个数必须是奇数且不小于3。 type 是

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时分析、监控报告和转储等场景。 数据接入服务 （Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网

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时分析、监控报告和转储等场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网

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管控分离部署，管理角色和控制角色分别部署在不同的Master节点中。 管控合设部署，管理角色和控制角色共同部署在Master节点中。 组件分开部署，避免资源争抢。 MRS 集群部署类型说明 表1 MRS集群部署类型 常用模板 说明 节点数量范围 管控合设 管理角色和控制角色共同部署在M

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身份证号与出生日期一致 判断出生日期和身份证号的第7位和第14位之间表示的出生日期是否一致。一致返回true，否则返回false。 当身份证图片是背面时，默认是false。 身份证号与性别一致 判断性别和身份证号的第17位表示的性别信息是否一致。身份证号的第17位如果为奇数表示男性，偶数表示女性。一致

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-syntax为fields和map有什么区别？ A：当schema-syntax为fields时，会将Redis的key中hash值赋给flink中同名相应字段；当schema-syntax为map时，会将Redis的每个hash中的hashkey和hashvalue放入一个m

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