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恢复表或指定分区的生命周期功能 表及其分区重新参与生命周期回收，默认使用当前表及分区上的生命周期配置。 开启表生命周期前可以修改表及分区的生命周期配置，防止开启表生命周期后因使用之前的配置导致数据被误回收。 disable 否 禁止表或指定分区的生命周期功能。 禁止表本身及其所有分
lookup.cache.max-rows 否 无 Integer 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。 默认表示不使用该配置。 lookup.cache.ttl 否 无 Duration 维表配置，缓存超时时间，超过该时间的数据会被剔除。格式为：{length
进入标签管理页面，显示当前队列的标签信息。 单击“添加/编辑标签”，弹出“添加/编辑标签”对话框，配置参数。配置完成一个标签，单击“添加”将标签添加到输入框中。 图1 添加/编辑标签 表1 标签配置参数 参数 参数说明 标签键 您可以选择： 在输入框的下拉列表中选择预定义标签键。 如果添
高级选项：选择“自定义”。 网段：配置队列网段。例如，当前配置为10.0.0.0/16。 队列的网段不能和DMS Kafka、RDS MySQL实例的子网网段有重合，否则后续创建跨源连接会失败。 其他参数根据需要选择和配置。 参数配置完成后，单击“立即购买”，确认配置信息无误后，单击“提交”完成队列创建。
登录DLI管理控制台，单击“作业管理 > SQL作业”，对应SQL作业行的操作列，单击“编辑”按钮，跳转到“SQL编辑器”。 在“SQL编辑器”中，单击“设置”，参考如下图配置添加参数。 图1 设置参数 重新执行作业。 父主题： SQL作业运维类
连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取 connector.username 否 数据库认证用户名，需要和'connector.password'一起配置 connector.password 否 数据库认证密码，需要和'connector.username'一起配置 connector
username 否 数据库认证用户名，需要和'connector.password'一起配置 connector.password 否 数据库认证密码，需要和'connector.username'一起配置 connector.read.partition.column 否 用于对输入进行分区的列名
non-strict模式，对主键表采用insert处理。 upsert模式，对于主键表的重复值进行更新操作。 在提交Spark SQL作业时，用户可以在设置中配置以下参数，切换bulk insert作为Insert语句的写入方式。 hoodie.sql.bulk.insert.enable = true
标签”，显示当前程序包组或程序包的标签信息。 单击“添加/编辑标签”，弹出“添加/编辑标签”对话框。 在“添加/编辑标签”对话框中配置标签参数。 表1 标签配置参数 参数 参数说明 标签键 您可以选择： 在输入框的下拉列表中选择预定义标签键。 如果添加预定义标签，用户需要预先在标签管理
高级选项：选择“自定义”。 网段：配置队列网段。例如，当前配置为10.0.0.0/16。 队列的网段不能和DMS Kafka、RDS MySQL实例的子网网段有重合，否则后续创建跨源连接会失败。 其他参数根据需要选择和配置。 参数配置完成后，单击“立即购买”，确认配置信息无误后，单击“提交”完成队列创建。
String krb5配置文件obs路径。 keytab String keytab配置文件obs路径。 truststore_location String truststore配置文件obs路径。 keystore_location String keystore配置文件obs路径。
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。 connector.key-column 否 table存储模式下可配置，将该字段值作为redis中的ext-key，未配置时，ext-key为生成的uuid。 示例 从Redis中读取数据。
Kafka，请确保被监控表的REPLICA IDENTITY 已经被配置成FULL ，默认值是DEFAULT。 否则，Flink SQL将无法正确解析Debezium数据。 当配置为 FULL 时，更新和删除事件将完整包含所有列的之前的值。 当为其他配置时，更新和删除事件的“before”字段将只包含primary
储在sftp中的文件数据上传到OBS桶中。 Spark读取OBS文件数据，详见使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据。 配置Spark作业：配置Spark作业访问OBS中存储的数据。 提交Spark作业：完成作业编写后，提交并执行作业。 父主题： Spark作业运维类
传输效率。 动态Executor shuffle数据优化 提升资源扩缩容的稳定性，当shuffle文件不需要时清理Executor。 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。
STREAMING 不断写入，向Hive添加新数据，以增量方式提交记录使其可见。用户控制何时/如何触发具有多个属性的提交。流式写入不支持插入覆盖。有关可用配置的完整列表，请参阅流式处理接收器。Streaming sink 前提条件 该场景作业需要建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。
String 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取。 username 否 无 String 数据库认证用户名，需要和'password'一起配置。 password 否 无 String 数据库认证密码，需要和'username'一起配置。 sink.buffer-flush
算子存在性能瓶颈，可以尝试优化状态操作的性能。主要可以尝试通过如下方式优化： 增加状态操作内存，降低磁盘IO 增加单slot cu资源数 配置优化参数： taskmanager.memory.managed.fraction=xx state.backend.rocksdb.block
] } 状态码 状态码如表5所示。 表5 状态码 状态码 描述 200 查询成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： 队列相关API（推荐）
Python SDK Python SDK概述 Python SDK环境配置 队列相关 资源相关 SQL作业相关 Spark作业相关
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