rickyhuo
这部分目前不支持，还在做。 如果flush_interval是必要选项。可以试试 https://github.com/RickyHuo/teleport
@LyStormrage 我们线上没有使用嵌套结构，所以这个对于TabSeparated还不支持。 感谢反馈， 我会尽快支持
@LyStormrage 一些高并发的JSON数据，或者单条数据量特别大的场景 我们使用了Teleport。 在需要正则解析的场景下，当前Teleport的性能不见得有Hangout好。 目前Hangout的使用比Teleport多
但是Teleport也是不支持嵌套格式的噢
@LyStormrage 最后这1万条数据如果没有新数据进来或者进程没有结束，可能一直没法进入数据库中。 你说的这个需求我之前一直考虑过，但一直没有放到master分支上。 如果要加入计时器，由于Hangout架构问题，如果要实现需要涉及到多线程和锁的一些东西，这会影响到数据的写入效率，我测试过有比较明显的下降。 https://github.com/RickyHuo/hangout-output-clickhouse/tree/rickyhuo.fea.timer 这个分支是用Vector替代ArrayList实现消息存储。
是的， 之前我们也有从本地导数据到ClickHouse的操作，大概是 cat file.txt | ./bin/hangout -f conf.yaml Hangout在捕获到文件结束符的时候就会结束进程 也会自动把最后剩下的数据写入ClickHouse
> Teleport项目还在吗 Teleport 目前不打算开源，有类似功能可以参考 [gohangout](https://github.com/childe/gohangout)
AFAIK, the follow config can works: ``` { "env" : { "spark.app.name" : "SeaTunnel", "spark.executor.instances" : 2, "spark.executor.cores" : 1, "spark.executor.memory" : "1g" }, "source" : { "fake": { "result_table_name":...
https://spark.apache.org/docs/latest/sql-migration-guide.html#upgrading-from-spark-sql-24-to-30
@ashmeet-kandhari Thanks for your contribution. I want to know the version compatibility with Spark lower version or Scala because I know Spark 3.X built with Scala 2.12. If we can...