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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。 设置MySQL和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段
connection_id 是 String 连接ID，用于标识跨源连接的UUID。 请求消息 表2 请求参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 queues 否 Array of String 需要使用跨源的队列名列表。 elastic_resource_pools 否 Array
fetch-size 否 每次从数据库拉取数据的行数。默认值为0，表示忽略该提示 connector.lookup.cache.max-rows 否 维表配置，缓存的最大行数，超过该值时，最先添加的数据将被标记为过期。-1表示不使用缓存。 connector.lookup.cache
string datepart) STRING或DATE dateadd函数用于按照指定的单位datepart和幅度delta修改date的值。 date：必填。日期值，string类型。 使用的时间格式为yyyy-mm-dd hh:mi:ss，例如2021-08-28 00:00:00。
String 操作类型。 枚举值： TRIGGER：触发 savepoint_path 是 String Savepoint路径。请确保在使用前完成桶的相关操作授权。 配置示例：obs://bucket-name/dir/savepoint/ 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数
对业务性能的影响以及异常恢复的时长），同时勾选“异常自动重启”，并勾选“从Checkpoint恢复”。配置后，作业异常重启，会从最新成功的Checkpoint文件恢复内部状态和消费位点，保证数据不丢失及聚合算子等内部状态的精确一致语义。同时，为了保证数据不重复，建议使用带主键数据
只能为user-defined，表示使用自定义的sink。 connector.class-name 是 sink函数的全限定类名。sink类的具体实现可以参考前提条件说明。 connector.class-parameter 否 sink函数其构造函数的参数，只支持一个String类型的参数。 注意事项
次匹配pattern的子串，以及之后匹配pattern的子串，全都替换成指定字符串replace_string后，返回结果字符 适用于Spark3.3.1：用于将source字符串中第occurrence次匹配pattern的子串，以及之后匹配pattern的子串，全都替换成指定
服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因
是 数据源类型，‘jdbc’表示使用JDBC connector，必须为jdbc connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取
key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.use-internal-schema 否 table存储模式下可配置，是否使用redis中已存在schema，默认为false。
tensorflow-1.12.0.jar Flink 1.10依赖包 Flink 1.10作业程序开发的样例代码可以参考使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南。 2020年12月之后创建的新队列才能使用Flink 1.10依赖包。 表5 Flink 1.10依赖包 依赖包名称 bcpkix-jdk15on-1
HBase，请在增强型跨源的主机信息中添加MRS集群所有节点的主机ip信息。 详细操作请参考《数据湖探索用户指南》中的“修改主机信息”章节描述。 语法格式 create table hbaseSource ( attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)*
在DLI管理控制台左侧，选择“资源管理 > 队列管理”。 选择需要扩容的队列，单击“操作”列“更多”中的“规格变更”。 在“规格变更”页面，“变更方式”选择“扩容”，设置扩容的CU值。 图1 扩容 确定费用后，单击“提交”。 缩容 当计算业务较小，不需要那么大的队列规格时，可以通过手动变更队列规格来缩容当前队列。
量词ALL，ANY和SOME可以参考以下方式，结合比较操作符一起使用： expression operator quantifier ( subquery ) 以下是一些量词和比较运算符组合的含义，ANY和SOME具有相同的含义，表中的ANY换为SOME也同样： 表达式 含义 A = ALL
是 数据源类型，‘jdbc’表示使用JDBC connector，必须为jdbc connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取
//指定KeyGenerator，与Spark创建的Hudi表类型一致 'hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning' = 'true', //使用hive支持的分区格式 'read.streaming
容到设定的目标大小。 队列资源缩容时，系统不保证将队列资源完全缩容到设定的目标大小。通常队列资源缩容时，系统会先检查资源使用情况，判断是否存在缩容空间，如果现有资源无法按照最小缩容步长执行缩容任务，则队列可能缩容不成功，或缩容一部分规格的情况。 因资源规格不同可能有不同的缩容步长
STRICT，对列的修改，仅对表的元数据产生作用。 列修改命令只能修改表/分区的元数据，而不会修改数据本身。用户应确保表/分区的实际数据布局符合元数据定义。 不支持更改表的分区列/桶列，也不支持更改ORC表。 修改表或分区的存储位置。 ALTER TABLE table_name
数据库名为ClickHouse集群创建的数据库名称。 connector.table 是 要创建的ClickHouse的表名。 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。 如果建表时不指定该参数，驱动会自动通过ClickHouse的url提取。 如果建表时指定该参数，则该参数值固定为“ru
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