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Hudi Clean操作说明 什么是Clean Cleaning用于清理Hudi表不再需要的老版本数据文件 (parquet文件或者log文件)，减轻存储压力，提升list操作效率。 如何执行Clean 写完数据后clean Spark SQL（设置如下参数，随后执行任意写入SQL时，在满足条件时触发）
里。 sink.check-interval 10000 否 加载时检查间隔异常。 sink.max-retries 3 否 将记录写入数据库失败时的最大重试次数。 sink.buffer-size 256 * 1024 否 缓存流加载数据的缓冲区大小。 sink.buffer-count
Integer 当前作业返回的结果总条数或insert作业插入的总条数。 database_name String 记录其操作的表所在的数据库名称。类型为IMPORT、EXPORT和QUERY的作业才有“database_name”属性。 table_name String 记录
是 String 导入或导出的数据类型（当前支持csv和json格式）。 database_name 是 String 导入或导出表所属的数据库名称。 table_name 是 String 导入或导出表的名称。 with_column_header 否 Boolean 导入作业时，导入的数据是否包括列名。
precombine字段值可以保证数据的准确性，老数据不会覆盖新数据，也就是幂等写入能力。该字段可用选择的类型包括：业务表中更新时间戳、数据库的提交时间戳等。precombine字段不能有null值和空值，可以参考以下示例设置precombine字段： SparkSQL: //通
每次写入请求缓存行的最大值。 它能提升写入HBase数据库的性能，但是也可能增加延迟。 设置为 "0" 关闭此选项。 sink.buffer-flush.max-rows 否 1000 Integer 每次写入请求缓存的最大行数。 它能提升写入HBase数据库的性能，但是也可能增加延迟。 设置为
String 导出数据的类型，目前API支持csv和json格式数据。 database_name 是 String 被导出数据的表所在的数据库名称。 table_name 是 String 被导出数据的表名称。 compress 是 String 导出数据的压缩方法。目前支持gz
project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 database_name 是 String 待描述的表所在的数据库名称。 table_name 是 String 待描述表的名称。 请求消息 无请求参数。 响应消息 表2 响应参数 参数名称 是否必选 参数类型
dli_elastic_resource_pool：弹性资源池 dli_enhanced_datasource：增强型跨源连接 dli_database：数据库 dli_package_resource：资源包（不支持指定有Module ID的内置资源包） dli_flink_job：Flink作业
OPTIONS：属性列表。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 folder_path 原始数据文件夹或者文件的OBS路径。 db_name 数据库名称。若未指定，则使用当前数据库。 table_name 需要导入数据的DLI表的名称。 以下是可以在导入数据时使用的配置选项： DATA_TYPE: 指
19:26:24.000 SELECT parse_duration('5m'); -- 0 00:05:00.000 MySQL 日期函数 在这一章节使用与MySQL date_parse和str_to_date方法兼容的格式化字符串。 date_format(timestamp,
使用Flink Jar读写DIS开发指南 概述 本节操作介绍基于Flink 1.12版本的Flink Jar作业读写DIS数据的操作方法。 Flink 1.12版本Flink Opensource SQL作业不支持使用DLI提供的connector读写DIS，因此推荐您使用本节操作提供的方法。
ttl”选项都必须指定。 lookup.cache.ttl 10 s N 缓存生存时间。 lookup.max-retries 3 N 查找数据库失败时的最大重试次数。 示例 该示例是从Doris源表读取数据，并输入到 print connector。 参考增强型跨源连接，在DLI上
仅支持获取AK、SK、SecurityToken。 获取到AK、SK、SecurityToken后，请参考如何使用凭据管理服务替换硬编码的数据库账号密码查询凭据。 约束限制 仅支持Flink1.15版本使用委托授权访问临时凭证： 在创建作业时，请配置作业使用Flink1.15版本
流生态作业开发指引 流生态系统基于Flink和Spark双引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口，并且在此基础上做了特性增强和性能提升，为用户提供易用、低时延、高吞吐的数据湖探索。 数据湖探索的流生态开发包括云服务生态、开源生态和自拓展生态： 云服务生态
以RDS数据源为例：在RDS控制台“实例管理”页面，单击对应实例名称，查看“连接信息”>“内网地址”，即可获取RDS内网地址。查看“连接信息”>“数据库端口”，获取RDS数据库实例端口。 在DLI管理控制台，单击“资源管理 > 队列管理”。 选择增强型跨源所绑定的队列，单击操作列“更多 > 测试地址连通性”。
project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 database_name 是 String 数据库名称。 table_name 是 String 表名称。 表2 query参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 limit 否 Integer
hive_sync.table 否 无 String Hive的表名。 hive_sync.db 否 default String Hive的数据库名。 hive_sync.support_timestamp 否 true Boolean 是否支持时间戳。 建议值为True。 changelog
Integer 当前作业返回的结果总条数或insert作业插入的总条数。 database_name 否 String 记录其操作的表所在的数据库名称。类型为Import和Export作业才有“database_name”属性。 table_name 否 String 记录其操作的表
Flink作业概述 DLI支持的两种类型的Flink作业： Flink OpenSource SQL类型作业： 完全兼容社区版的Flink，确保了作业可以在这些Flink版本上无缝运行。 在社区版Flink的基础上，DLI扩展了Connector的支持，新增了Redis、DWS作
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