Hi
你需要指定下数据类型，可以用： cast(null as varchar) as person_uuid
Best
Leonard
> 在 2020年10月15日，12:18，Dream-底限 写道：
>
> hi、
> 我现在使用flink sql完成如下sql语句，但是程序无法运行，请问这个功能要怎么实现：
> select null as person_uuid from tablename
> 抛出异常：
> org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: The main method
>
hi、
我现在使用flink sql完成如下sql语句，但是程序无法运行，请问这个功能要怎么实现：
select null as person_uuid from tablename
抛出异常：
org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: The main method
caused an error: SQL validation failed. From line 1, column 47 to line 1,
column 50: Illegal use of 'NULL'
at
您好，我使用pyflink时的代码如下，有如下问题：
source = st_env.from_path('source')
#st_env是StreamTableEnvironment，source是kafka源端
#只在where语句中加udf1 (input_types =DataTypes.STRING(), result_type =
DataTypes.BOOLEAN())
table =
可以通过提交flink任务的客户端配置文件实现认证，具体配置可参考：
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/ops/config.html#auth-with-external-systems
caozhen 于2020年10月12日周一 下午6:05写道：
> "认证的kafka是BBB.keytab" 这个是怎么设置的呢？是自己实现的kafkaSink嘛？
>
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>
非常感谢。
后续我关注下这个问题，有结论反馈给大家，供参考。
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可以具体描述下你的问题么，没太看懂你的问题。
smallwong 于2020年10月14日周三 下午6:57写道：
> 哈喽，请问是做了什么调整？才10秒的窗口，期待每秒都输出结果的
>
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Best,
Benchao Li
哈喽，请问是做了什么调整？才10秒的窗口，期待每秒都输出结果的
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HI
链接超时的问题，你后来解决了吗？能告诉下怎么解决的吗？
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superainbower
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superainbo...@163.com
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在2020年08月31日 15:57，酷酷的浑蛋 写道：
关键是在sql中怎么设置，connector=jdbc
在2020年08月31日 15:06，13580506953<13580506...@163.com> 写道：
这个问题本质是连接活性问题,
连接数据库超时设置autoReconnect=true(mysql5以上的，设置autoReconnect=true 是无效的
hello，
我现在使用flinksql的方式读取kafka数据并且以parquet的格式写出到hdfs，当我引入flink-parquet的依赖时程序提交失败了，但是我以内置的avro、json等格式输出是正常的，下面是我的报错信息
org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: The main method
caused an error: Unable to create a source for reading table
你好， 用kafka table
connector接过来的数据，在flink这边会保留多久，在参数列表里没有看到有这个设置，如果保留太久，内存会撑暴，比如我只想保留半个小时，之前的数据可以清除。
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您好，我使用pyflink时的代码如下，有如下问题：
source = st_env.from_path('source')
#st_env是StreamTableEnvironment，source是kafka源端
table =
source.select("@timestamp").execute_insert('sink').get_job_client().get_job_execution_result().result()
嗯嗯,看到了,才发现还有这个地方可以看
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好的,谢谢
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我之前对源码进行了修复，测试的时候没有恢复之前的源码状态，后来发现Map这种方式是不可以的
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hi、
我想到是一个实现方案是在flink端ddl建立lookup表的时候，一张flink表对应上面说的那个外部子查询虚拟表，相当于flink建了一个视图吧
Dream-底限 于2020年10月14日周三 下午2:23写道：
> hi、
>
> 》》你说的点查sql子表可以节省开销，不是很理解，是指同一个key关联多张维表，然后查询外部系统时一个key带出多个表的数据吗？这个应该和目前flink的实现机制不太一致。
> 是的，可以理解为用一个key查询一个视图，这个视图来自于多表关联；在不做视图的情况下，直接点查外部系统的子查询，在flink端依然是原查询样式
> 依然是：JOIN
hi、
》》你说的点查sql子表可以节省开销，不是很理解，是指同一个key关联多张维表，然后查询外部系统时一个key带出多个表的数据吗？这个应该和目前flink的实现机制不太一致。
是的，可以理解为用一个key查询一个视图，这个视图来自于多表关联；在不做视图的情况下，直接点查外部系统的子查询，在flink端依然是原查询样式 依然是：
JOIN table2 FOR SYSTEM_TIME AS OF
table1.proctime，只不过table2不再是一个物理实表，如：table2=（select
col from table）
Leonard Xu 于2020年10月13日周二
试了下一种解决方案，如下，可以调整sql并行度。
val table1: Table = stenv.sqlQuery("select * from test")
val schema = table1.getSchema
val table2 = stenv.fromDataStream(table1.toAppendStream[Row].map(item
=> Row.of(item.getField(0), item.getField(1)))(new
RowTypeInfo(schema.getFieldTypes.toList.take(2).toArray,
想获取到的话其实可以通过 REST API 去如下图的 metrics 处获取作业 source 往下 send
的数据量和速度，不过这个是单个并行度的，可以去将每个并行度的累加起来。
http://zhisheng-blog.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/2020-10-14-060508.png
[image: image.png]
Best
zhisheng
Kevin Liu 于2020年10月14日周三 上午12:35写道：
> 可以参考
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