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表时报错，但您不确定是系统问题还是结果表WITH参数错误，您可以将WITH参数修改为'connector' = 'blackhole'后，单击运行。如果不再报错，则证明系统没有问题，您需要排查确认修改WITH参数是否正确。 前提条件 无 注意事项 创建Flink OpenSource
SparkSession; 创建会话 1 SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-dws").getOrCreate(); 通过SQL API 访问数据源 创建DLI跨源访问DWS的关联表，填写连接参数。
sql import SparkSession 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-opentsdb").getOrCreate() 创建DLI跨源访问 OpenTSDB的关联表 1 2
tgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理
sql import SparkSession 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-dws").getOrCreate() 通过DataFrame API访问数据源 连接参数配置 1 2
"area_id":"330106"} {"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop", "order_time":"2021-03-24 16:06:06", "pay_amount":"200.00", "real_pay":"180
password) .mode(SaveMode.Append) .save() SaveMode 有四种保存类型： ErrorIfExis：如果已经存在数据，则抛出异常。 Overwrite：如果已经存在数据，则覆盖原数据。 Append：如果已经存在数据，则追加保存。 Ign
sql import SparkSession 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-css").getOrCreate() 通过DataFrame API 访问 连接配置 1 2 resource
r参数填写retry_rejected导致提交失败 问题根因 该问题属于开源设计缺陷。 解决措施 您可以尝试将retry_rejected修改为retry-rejected。 父主题： Flink SQL作业类
tgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理
ARRAY WRAPPER) -- Scalars must be wrapped to be returned -- NULL JSON_QUERY(1, '$') -- '[1]' JSON_QUERY(1, '$' WITH CONDITIONAL ARRAY WRAPPER)
如果同账号同项目下存在多个相同名称的全局变量时，需要将多余相同名称的全局变量删除，保证同账号同项目下唯一，此时具备该全局变量修改权限的用户均可以修改对应的变量值。 如果同账号同项目下存在多个相同名称的全局变量，优先删除用户自建的。如果仅存在唯一名称的全局变量，则具备删除权限即的用户均可删除该全局变量。
MetaException(message:Permission denied for resource: databases.xxx,action:SPARK_APP_ACCESS_META) 解决方案 需要给执行作业的用户赋数据库的操作权限，具体操作参考如下： 在DLI管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。
COMMENT ON TABLE name IS 'comments' 描述 设置表的注释信息，可以通过设置注释信息为NULL来删除注释。 示例 修改表users的注释为“master table”，表的注释语句可以通过show create table tablename语句查看： COMMENT
link版本”选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE orders ( order_id string, order_channel string, order_time
通过DataFrame API访问 创建session 1 val sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource_redis").getOrCreate() 构造schema 1 2 3 4 5 6 7
调整或者增加并行数 不支持 该操作修改了作业的并行数，即修改了作业的运行逻辑。 修改Flink SQL语句、Flink Jar作业等操作 不支持 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。
import SparkSession 创建session 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-mongo").getOrCreate() 设置连接参数 1 2 3 4 5 6 url = "192
330106 HMSET redisSource1 order_id 202103241606060001 order_channel appShop order_time "2021-03-24 16:06:06" pay_amount 200.00 real_pay 180.00
0" 200 5316 "https://domain.com/?p=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36"
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