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量与CSS表的Schema字段数量不匹配时，系统将报错。 类型不一致时不一定报错，例如插入int类型数据，但CSS中Schema保存的是文本类型，int类型会被转换成文本类型。 不建议对同一张表并发插入数据，因为有一定概率发生并发冲突，导致插入失败。 示例 查询表“user”中的数据插入表“test”中。
schema。 当以这种格式写入（序列化）记录时，Avro schema 是从 table schema 中推断出来的，并会用来检索要与数据一起编码的 schema id。我们会在配置的 Confluent Schema Registry 中配置的 subject 下，检索 schema
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。 作为 source，upsert-kafka 连接器生产changelog流，其中每条数据记录代表一个更新或删除事件。更准确地说，数据记录中的
ka消息写入（表示对应 key 的消息被删除）。Flink将根据主键列的值对数据进行分区，从而保证主键上的消息有序，因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。 前提条件 确保已创建Kafka集群。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与Kafka集群建立增强型跨源
jdbc连接地址，格式为：jdbc:postgresql://${ip}:${port}/${dbName} 。DWS数据库版本为8.1.0以后的版本时，格式为：jdbc:gaussdb://${ip}:${port}/${dbName}。 connector.table 是 操作的表名
插入的数据不能为null；插入的数据相同，会覆盖原数据；插入的数据只有value值不同，也会覆盖原数据。 不支持INSERT OVERWRITE语法。 不建议对同一张表并发插入数据，因为有一定概率发生并发冲突，导致插入失败。 时间戳格式只支持yyyy-MM-dd hh:mm:ss。 示例 1 INSERT INTO
节点，标记每个 salve 节点的 id 都必须是唯一的。 所以当连接器加入 MySQL 集群作为另一个 slave 节点（并且具有唯一 id 的情况下），它就可以读取 binlog。 默认情况下，连接器会在 5400 和 6400 之间生成一个随机数，但是我们建议用户明确指定 Server
在创建SQL作业前需购买队列，使用DLI的队列资源时，按照队列CU时进行计费。 如购买按需计费的队列，在使用队列资源时，按照队列CU时进行计费。 以小时为单位进行结算。不足一小时按一小时计费，小时数按整点计算。队列CU时按需计费的计算费用=单价*CU数*小时数。 VPC VPC丰富的功能帮助您灵活管理云上网络，包括创
的每个元素进行处理。当是fields时，会将该map或array类型的字段值直接作为一个redis中的一个value。 而当是array或者map时，会将array中的每个值作为redis中的一个value，会将map中该字段的value作为redis中的value。array-
DLI支持的SDK分为SDK V3和DLI服务自行开发的SDK。 （推荐）DLI SDK V3：是根据定义API的YAML文件统一自动生成，其接口参数与服务的API一致。 具体操作请参考SDK V3版本开发指南。 DLI SDK（服务自研）：是DLI服务自行开发的SDK，本手册介绍DLI
将使用RDS表的信息。如果select子句中选择的字段数量和类型与RDS表的Schema信息不匹配时，系统将报错。 不建议对同一张表并发插入数据，因为有一定概率发生并发冲突，导致插入失败。 示例 查询表“user”中的数据插入表“test”中。 1 2 3 4 5 6 INSERT
将使用DWS表的信息。如果select子句中选择的字段数量和类型与DWS表的Schema信息不匹配时，系统将报错。 不建议对同一张表并发插入数据，因为有一定概率发生并发冲突，导致插入失败。 示例 查询表“user”中的数据插入表“test”中。 1 2 3 4 5 6 INSERT
源池并添加队列。 用户首次使用子账号创建队列时，需要先使用主账号登录控制台，在DLI的数据库中保持记录，才能创建队列。 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为6~10分钟。 按需队列创建完成后，如果在1小时内未运行作业，系统将进行释放。 按需队列与包年/包月队列不能互相转
如果插入的(rowkey, 列族, 列)已存在，则执行插入操作时，会覆盖hbase中相同的(rowkey, 列族, 列)。 不建议对同一张表并发插入数据，因为有一定概率发生并发冲突，导致插入失败。 不支持INSERT OVERWRITE语法。 示例 查询表“user”中的数据插入表“test”中。
对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Python程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python
可以看出2GB的这个限制只是一个经验值，因为不同的业务数据经过列存压缩后大小是不一样的。 为什么建议是2GB？ 2GB的数据存储成列存Parquet文件后，大概的数据文件大小是150MB ~ 256MB左右。不同业务数据会有出入。而HDFS单个数据块一般会是128MB，这样可以有效地利用存储空间。
使用gsjdbc4驱动连接时，格式为：jdbc:postgresql://${ip}:${port}/${dbName} 。 使用gsjdbc200驱动连接时，格式为：jdbc:gaussdb://${ip}:${port}/${dbName}。 table-name 是 无 String 操作
[ WHEN value2_1 [, value2_2 ]* THEN result2 ]* [ ELSE resultZ ] END 当第一个时间值包含在 (valueX_1, valueX_2, …) 中时，返回 resultX。当没有值匹配时，如果提供则返回 result_z，
使用gsjdbc4驱动连接时，格式为：jdbc:postgresql://${ip}:${port}/${dbName} 。 使用gsjdbc200驱动连接时，格式为：jdbc:gaussdb://${ip}:${port}/${dbName}。 table-name 是 无 String 操作
username 否 数据库认证用户名，需要和'connector.password'一起配置 connector.password 否 数据库认证密码，需要和'connector.username'一起配置 connector.read.partition.column 否 用于对输入进行分区的列名
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