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Hbase 支持 支持 支持 Hive 支持 支持 支持 JDBC 支持 支持 支持 Kafka 支持 不支持 支持 Print 不支持 不支持 支持 Redis 支持 支持 支持 Upsert Kafka 支持 不支持 支持 父主题: Connector列表
对路径的方式 以kafka sink为例:需要加载两个文件(userData/kafka-sink.conf,userData/client.truststore.jks) 使用相对路径的配置示例: 使用相对路径:confPath = userData/kafka-sink.conf
OpenSource SQL作业开发 从Kafka读取数据写入到RDS 介绍使用Flink OpenSource SQL作业从Kafka读取数据写入到RDS的开发示例。 从Kafka读取数据写入到DWS 介绍使用Flink OpenSource SQL作业从Kafka读取数据写入到DWS的开发示例。
怎样配置DLI队列与数据源的网络连通? 配置DLI队列与内网数据源的网络连通 DLI在创建运行作业需要连接外部其他数据源,如:DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时,需要打通DLI和外部数据源之间的网络。 DLI提供的增强型跨源连接功能,底层采用对等连接的方式打通与目的数据源的vpc网络,通过点对点的方式实现数据互通。
Flink作业高可靠推荐配置指导(异常自动重启) 操作场景 本节操作介绍创建Flink作业时,配置流应用实现高可靠性能的操作方法。 操作步骤 用户在消息通知服务(SMN)中提前创建一个“主题”,并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知,单击链接确认订阅即可。
语法分类 功能描述 创建源表 DataGen源表 DWS源表 Hbase源表 JDBC源表 Kafka源表 MySQL CDC源表 Postgres CDC源表 Redis源表 Upsert Kafka源表 创建结果表 BlackHole结果表 ClickHouse结果表 DWS结果表 Elasticsearch结果表
WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'TOPIC', 'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaIP:PROT,KafkaIP:PROT,KafkaIP:PROT', 'properties
返回值 描述 DATE string DATE 将日期字符串以"yyyy-MM-dd"的形式解析为SQL日期。 TIME string TIME 将时间字符串以"HH:mm:ss[.fff]"形式解析为SQL时间。 TIMESTAMP string TIMESTAMP 将时间字符串转换
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BYTEA BYTES - ARRAY ARRAY 示例 从Kafka源表中读取数据,将JDBC表作为维表,并将二者生成的表信息写入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。
创建源表相关语法 语法分类 功能描述 创建源表 Kafka源表 DIS源表 JDBC源表 DWS源表 Redis源表 Hbase源表 userDefined源表 创建结果表 ClickHouse结果表 Kafka结果表 Upsert Kafka结果表 DIS结果表 JDBC结果表 DWS结果表
- MAP ROW - STRUCT 示例 使用kafka发送数据,输出到print中。 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
示例 使用Kafka发送数据,通过JDBC结果表将Kafka数据再输出到MySQL数据库中。 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
string TIME 以“HH:mm:ss”的形式返回从字符串解析的 SQL 时间。 TIMESTAMP string TIMESTAMP 以“yyyy-MM-dd HH:mm:ss[.SSS]”的形式返回从字符串解析的 SQL 时间戳。 INTERVAL string range
Doris DWS Elasticsearch 对象存储OBS Hbase Hive Hudi JDBC Kafka MySql CDC Print Redis Upsert Kafka 父主题: Flink Opensource SQL1.15语法参考
ClickHouse结果表 DWS结果表 Elasticsearch结果表 Hbase结果表 JDBC结果表 Kafka结果表 Print结果表 Redis结果表 Upsert Kafka结果表 FileSystem结果表 父主题: 数据定义语句DDL
创建源表 DataGen源表 DWS源表 Hbase源表 JDBC源表 Kafka源表 MySQL CDC源表 Postgres CDC源表 Redis源表 Upsert Kafka源表 FileSystem源表 父主题: 数据定义语句DDL
SQL作业中存在join操作,因为自动广播导致内存不足,作业一直运行中 问题现象 SQL作业中存在join操作,作业提交后状态一直是运行中,没有结果返回。 问题根因 Spark SQL作业存在join小表操作时,会触发自动广播所有executor,使得join快速完成。但同时该操
- MAP ROW - STRUCT 示例 使用kafka发送数据,输出到print中。 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>
创建结果表 ClickHouse结果表 Kafka结果表 Upsert Kafka结果表 DIS结果表 JDBC结果表 DWS结果表 Redis结果表 SMN结果表 Hbase结果表 Elasticsearch结果表 OpenTSDB结果表 userDefined结果表 Print结果表