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= 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--其中url中的flink表示MySQL中orders表所在的数据库名 'table-name' = 'orders', 'username' = 'MySQLUsername'
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能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 truncate 执行overwrite时是否不删除原表，直接执行清空表操作，取值范围： true false 默认为'false'，即在执行overwrite操作时，先将原表删除再重新建表。 isolationLevel
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。 执行SQL作业请选择SQL队列。 执行Flink或Spark作业请选择通用队列。 _ 执行引擎 SQL队列可以选择队列引擎为Spark或者HetuEngine。 _ 企业项目 选择对应的企业项目。
'connector.url' = 'jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3306/xx', 'connector.table' = 'jdbc_table_name', 'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', 'connector
“立即启动”开始执行作业。 等待作业运行完成，作业状态显示为“已完成”。 登录RDS控制台，单击RDS数据库实例，单击创建的数据库名，如“test2”，在创建的表“tabletest2”所在行的“操作”列，单击“SQL查询”。 在“SQL查询”界面，单击“执行SQL”，查看RDS表数据已写入成功。
Handler 的子类进行失败处理。 sink.flush-on-checkpoint 否 true Boolean 在进行 checkpoint 时是否保证刷出缓冲区中的数据。 如果关闭这一选项，在进行checkpoint时 sink 将不再为所有进行 中的请求等待 Elasticsearch
当您使用insert overwrite语句覆盖分区表的数据时，如果发现它覆盖了全量数据而不是预期的分区数据，这可能是因为动态分区覆盖功能没有被启用。 如果需要动态覆盖DataSource表指定的分区数据，您需要先配置参数 dli.sql.dynamicPartitionOverwrite
正在运行的子作业ID，如果作业还没开始运行或者运行结束，则子作业ID可能为空。 progress 否 Double 正在运行的子作业的进度或者整个作业进度，该值只能粗略的估算子作业进度，不表示作业的详细进度。 如果整个作业刚开始运行或者在提交中，则进度展示为0；如果作业运行结束，
所产生的请求次数和流量大小有关，请根据自己的业务进行预估。 DLI 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
之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考：Apache Flink Hive 方言 功能描述 Flink目前支持两种SQL 方言: default 和 hive。您需要先切换到Hive 方言，然后才能使用Hive语法编写。下面介绍如何使用SQL设置方言。 您可以为执行的每个语句动
Spark作业的实际资源使用情况 将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？ 如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度 Spark jar 如何读取上传文件
提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 创建Spark作业完成后，在控制台单击右上角“执行”提交作业，页面显示“批处理作业提交成功”说明Spark作业提交成功，可以在Spark作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。
OpenSource SQL作业从Kafka读取数据写入到Elasticsearch的开发示例。 从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS 介绍使用Flink OpenSource SQL作业从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS的开发示例。 从PostgreSQL CDC源表读取数据写入到DWS
'url' = 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--flink为RDS MySQL创建的数据库名 'table-name' = 'orders', 'username' = 'MySQLUsername', 'password'
了解数据目录、数据库和表 数据库和表是SQL作业、Spark作业场景开发的基础，在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 Flink支持动态数据类型，可以在运行时定义数据结构，不需要事先定义元数据。 数据目录 数据目录（Catalog）是元数据管理对象，它可以包含多个数据库。
Java SDK Java SDK概述 Java SDK环境配置 OBS授权 队列相关 资源相关 SQL作业相关 Flink作业相关 Spark作业相关 Flink作业模板相关
SELECT命令用于查询CSS表中的数据。 语法格式 1 SELECT * FROM table_name LIMIT number; 关键字 LIMIT：对查询结果进行限制，number参数仅支持INT类型。 注意事项 所查询的表必须是已经存在的表，否则会出错。 示例 查询表dli_to_css中的数据。 1
partitions参数提高并行度 操作场景 Spark作业在执行shuffle类语句，包括group by、join等场景时，常常会出现数据倾斜的问题，导致作业任务执行缓慢。 该问题可以通过设置spark.sql.shuffle.partitions提高shuffle read task的并行度来进行解决。
每页显示的最大结果行数，范围: [1, 100]。默认值为：50。 current-page 否 Integer 当前页码，默认为第一页。 请求参数 无 响应参数 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。 message
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