参考增强型跨源连接，在 DLI 上根据MySQL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MySQL和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列连通性

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表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，不同的表引擎决定了： 数据存储和读取的位置 支持哪些查询方式 能否并发式访问数据 能不能使用索引 是否可以执行多线程请求 数据复制使用的参数 其中MergeTree和Distributed是ClickHouse表引擎中最重要，也是最常使用的两个引擎，本文将重点进行介绍。

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Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前，Avro schema 从表schema 推导。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明

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前提条件 已创建DWS集群，请参考创建 GaussDB (DWS)集群。 已获取连接GaussDB(DWS)数据库的IP地址、端口、数据库名称、用户名和密码。此外，操作用户必须具有GaussDB(DWS)表的读写权限。 步骤一：创建 MRS 集群 创建MRS集群。 创建并购买一个包含Spark组

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场景描述 客户购买资源包后，在自建平台可以查询资源包列表和资源内使用量。 相关API列表 开放接口 接口定义链接 查询资源包列表 https://support.huaweicloud.com/api-oce/api_order_00027.html 查询资源包使用量 https://support

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orc.compress=SNAPPY 来允许spappy压缩。 数据类型映射 Orc 格式类型的映射和 Apache Hive 是兼容的。下面的表格列出了 Flink 类型的数据和 Orc 类型的数据的映射关系。 表2 数据类型映射 Flink数据类型 Orc物理类型 Orc逻辑类型

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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账号和密码。 示例 从Kafka源表中读取数据，将DWS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，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

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表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，不同的表引擎决定了： 数据存储和读取的位置。 支持哪些查询方式。 能否并发式访问数据。 能否使用索引。 是否可以执行多线程请求。 数据复制使用的参数。 其中MergeTree和Distributed是ClickHouse表引擎中最重要，也是最常使用的两个引擎，本文将重点进行介绍。

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议在所有具有唯一特性字段的最小集合上建立唯一索引。 例如：一个表含有有a，b，c，d，e，f字段，在业务上ab和ef分别是具有唯一特性的字段集合，那么最好在最小集合ab和ef上分别建立唯一索引。 即使在应用层做了完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。

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议在所有具有唯一特性字段的最小集合上建立唯一索引。 例如：一个表含有有a，b，c，d，e，f字段，在业务上ab和ef分别是具有唯一特性的字段集合，那么最好在最小集合ab和ef上分别建立唯一索引。 即使在应用层做了完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。

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； GaussDB支持查询列名包含字符串值节点（表示名称）和A_Star节点（表示出现“*”），如default(tt.t4.id)和default(tt.t4.*)。不合法的查询列名和A_Star节点，GaussDB和B数据库报错信息有差异。 GaussDB创建字段默认值，没有

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search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Elasticsearch和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据Elasticsearch和Kafka的地

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WITHIN GROUP(ORDER BY order-list) 描述：将聚集列数据按WITHIN GROUP指定的排序方式排列，并用delimiter指定的分隔符拼接成一个字符串。 expression：必选。指定聚集列名或基于列的有效表达式，不支持DISTINCT关键字和VARIADIC参数。

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漏斗和留存函数 漏斗和留存相关函数仅8.3.0及以上集群版本支持。 windowfunnel windowfunnel函数用于在滑动的时间窗口中搜索事件列表并计算条件匹配的事件列表的最大长度。GaussDB(DWS)根据用户定义的事件列表，从第一个事件开始匹配，依次做有序最长的匹

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使用pgvector插件 简介 RDS for PostgreSQL支持pgvector插件，提供支持vector数据类型和向量相似性搜索。该插件提供以下支持： 精确的和近似的最近邻搜索 L2距离，内积和余弦距离 Postgres客户端的任何语言 更多信息，请参见pgvector官方文档。 支持的版本 PostgreSQL

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field_type 否 String 排序字段类型（枚举值：INT、FLOAT、BOOLEAN和STRING）。 order_type 否 String 排序类型（枚举值：ASC和DESC）。 表8 DataSetSearchInfo 参数 是否必选 参数类型 描述 data_set_id

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0.0.0/16，单击“确定”完成安全组规则添加。 RDS和DWS实例属于同一VPC和子网下？ 是，执行7。RDS和DWS实例在同一VPC和子网，不用再重复创建增强型跨源连接。 否，执行5。RDS和DWS实例分别在两个VPC和子网下，则要分别创建增强型跨源连接打通网络。 登录DLI

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语法有差异导致。 目前，GaussDB(DWS)支持三种数据库兼容模式：Oracle、TD和MySql，不同兼容模式下语法和行为存在差异，兼容性差异说明可参考Oracle、Teradata和MySQL语法兼容性差异。 不同兼容模式下的database表现出不同的兼容性行为属于正常现象。可以通过查看select

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format 是 无 String 用于对Kafka消息中key部分序列化和反序列化的格式。key字段由PRIMARY KEY语法指定。支持的格式如下： csv json avro 请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。 key.fields-prefix 否 无 String

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客户购买资源包后，在伙伴销售平台可以查询资源包列表和资源内使用量。 相关API列表 开放接口 接口定义链接 查询资源包列表 https://support.huaweicloud.com/api-bpconsole/api_order_00027.html 查询资源包使用量 https://support

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表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，不同的表引擎决定了： 数据存储和读取的位置 支持哪些查询方式 能否并发式访问数据 能不能使用索引 是否可以执行多线程请求 数据复制使用的参数 其中MergeTree和Distributed是ClickHouse表引擎中最重要，也是最常使用的两个引擎，本文将重点进行介绍。

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