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有小文件的更新来解决小文件的问题。此处的大小是被视为“小文件大小”的最小文件大小。 104857600 byte hoodie.copyonwrite.insert.split.size 插入写入并行度。为单个分区的总共插入次数。写出100MB的文件，至少1KB大小的记录，意味着
EXCEPT_KEY：记录的value部分包含schema的所有内容，定义为主键的字段除外。 properties.* 否 无 String 该选项可以传递任意的Kafka参数。 “properties.”后的后缀名必须匹配定义在 kafka参数文档中的参数名。 Flink会自动移除选项名中的 "properties
已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog，二是利用Flink来读写Hive的表。Overview
流。它会将INSERT/UPDATE_AFTER数据作为正常的Kafka消息写入，并将DELETE数据以value为空的Kafka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
在DIS控制台，打开“App管理 > 创建App”，填写App名称，App名称对应的是代码中的groupId。 图1 创建App 创建Flink Jar对应的程序包。 在DLI控制台，打开“数据管理 > 程序包管理”，单击“创建程序包”，创建Flink Jar对应的程序包。代码样例请
目前包含以上6种格式。 指定数据格式的方式有两种，一种是USING，可指定以上6种数据格式，另一种是STORED AS，只能指定ORC和PARQUET。 ORC对RCFile做了优化，可以提供一种高效的方法来存储Hive数据。 PARQUET是面向分析型业务的列式存储格式。 父主题： 标示符
这两种采样方法都不允许限制结果集返回的行数。 BERNOULLI 每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的比较）。结果中包含一行的概率与任何其他行无关。这不会减少从磁盘读取采样表所需的时间。
fields'='field1,field2,field3' dew.csms.version 否 最新的version String 在DEW服务的凭据管理中新建的通用凭据的版本号(凭据的版本标识符)。 若不指定，则默认获取该通用凭证的最新版本号。 配置示例： 'dew.csms.version'='v1'
参数没有配置的时候默认读取所有partition。 partition-range = "[0:2]"时，表示读取的分区范围是1-3，包括分区1、分区2和分区3，范围设置要在dis相应通道的范围内。 connector.offset 否 用户可以根据需求设置该参数的数值，读取数据
projectId 是 - 用户访问的DLI服务使用的项目编号。 region 是 - 对接的DLI服务的Region。 根据Spark应用程序的需要，修改“spark-defaults.conf”中的配置项，配置项兼容开源Spark配置项，参考开源Spark的配置项说明。 使用Spark-submit提交Spark作业
功能介绍 该API用于将数据库或数据表的数据权限赋给指定的其他用户。 被赋权用户所在用户组的所属区域需具有Tenant Guest权限。 关于Tenant Guest权限的介绍和开通方法，详细参见权限策略和《统一身份认证服务 用户指南》中的创建用户组。 当前接口已废弃，不推荐使用。
当发生故障时，Debezium应用只能保证at-least-once的投递语义。即在非正常情况下，Debezium可能会投递重复的变更事件到Kafka中，当Flink从Kafka中消费的时候就会得到重复的事件。 这可能会导致Flink query的运行得到错误的结果或者非预期的异常。 解决方案：将作业参数
描述：通过将函数应用于具有相同键的一对值，将两个给定的map合并为一个map。对于仅在一个map中显示的键，将传递NULL作为缺少键的值。 SELECT map_zip_with(MAP(ARRAY[1, 2, 3], ARRAY['a', 'b', 'c']), -- {1 ->
该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 例如原有的算法的语句是执行加减运算，当前需要恢复的状态将算法的语句修改成为乘除取余的运算，是无法从checkpoint直接恢复的。 修改“静态流图” 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 修改“单TM所占CU数”参数 支持 对计算资源的修改并没有影响到作业算法或算子的运行逻辑。
array_position(array[2,3,4,5,1,2,3],3); -- 2 array_remove(x, element) → array 描述：移除数组x中的值为element的元素并返回。 select array_remove(array[2,3,4,5,1,2,3],3); -- [2
根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能
单击“提交”完成弹性资源池的创建。 在弹性资源池的列表页，选择要操作的弹性资源池，单击操作列的“添加队列”。 配置队列的基础配置，具体参数信息如下。 表3 弹性资源池添加队列基础配置 参数名称 参数说明 配置样例 名称 弹性资源池添加的队列名称。 dli_queue_01 类型 选择创建的队列类型。
）从时区string2转换为时区string3的值，结果以STRING类型返回。 语法说明 STRING CONVERT_TZ(string1, string2, string3) 入参说明 参数名 数据类型 参数说明 string1 STRING SQL时间戳形式的字符串，不符合格式的字符串会返回NULL。
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连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS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DWS和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。
* 从 Kafka brokers 中的 consumer 组（consumer 属性中的 group.id 设置）提交的偏移量中开始读取分区。 * 如果找不到分区的偏移量，那么将会使用配置中的 auto.offset.reset 设置。
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