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-syntax为fields和map有什么区别？ A：当schema-syntax为fields时，会将Redis的key中hash值赋给flink中同名相应字段；当schema-syntax为map时，会将Redis的每个hash中的hashkey和hashvalue放入一个m
DLI侧创建的Password类型的跨源认证名称。 使用跨源认证则无需在作业中配置和账号密码。 示例 从Kafka源表中读取数据，将Redis表作为维表，并将二者生成的宽表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，根据Redis和Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。
'CC') 返回"AABBCC" CONCAT_WS(string1, string2, string3,...) STRING 返回将每个参数和第一个参数指定的分隔符依次连接到一起组成的字符串。若string1是null，则返回null。若其他参数为null，在执行拼接过程中跳过取值为null的参数
com:3306/postgreDB dbtable 访问MySQL集群填写"数据库名.表名"，访问PostGre集群填写"模式名.表名"。 说明： 如果数据库和表不存在，请先创建数据库和表，否则系统会报错并且运行失败。 user RDS数据库用户名。 password RDS数据库用户名对应密码。
12 13 14 15 16 17 //实例化ExportJob对象，传入导出数据所需的队列、数据库名、表名（通过实例化Table对象获取）和导出数据的存储路径，仅支持Table类型为MANAGED private static void exportData(Queue queue
'CC') 返回"AABBCC" CONCAT_WS(string1, string2, string3,...) STRING 返回将每个参数和第一个参数指定的分隔符依次连接到一起组成的字符串。若string1是null，则返回null。若其他参数为null，在执行拼接过程中跳过取值为null的参数
选择Flink版本前，需要先选择所属的队列。当前支持“1.10”和“1.11”和“1.12”。 1.12 图4 创建Flink Jar作业 结果校验。 作业处于运行中状态时，向DIS的source通道发送数据，验证DIS的sink通道能否收到数据。发送和接受都有字节数证明接收到数据。 图5 查看校验结果
消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka topic。表类型支持源表和结果表。 作为source，upsert-kafka
的订单数量，并根据窗口的订单id和窗口开启时间作为主键，将结果实时统计到JDBC中： 根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。若
的订单数量，并根据窗口的订单id和窗口开启时间作为主键，将结果实时统计到JDBC中： 根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。如
a-syntax的作用是什么？ A：schema-syntax实际是对特殊类型的处理，如对map和array类型的处理。 对于fields，会对每个字段的值进行处理；对于array和map则会将该字段中的每个元素进行处理。当是fields时，会将该map或array类型的字段值直
弹性资源池上可以添加多个不同队列用于作业运行，具体添加弹性资源池添加队列的操作可以参考创建弹性资源池并添加队列。添加完队列后，可以根据不同队列计算资源使用量的波峰和波谷和优先级来配置要扩缩容的CU数，从而来保障作业的稳定运行。 注意事项 建议对流批业务实施资源池的精细化管理，将Flink实时流类型的作业与
流应用作业中将 Hive 表用作维度表的最常见用例。 注意事项 使用Temporal join关联维表的最新分区，仅在Flink STREAMING模式下支持。 示例 下面的示例展示了一个经典的业务流水线，维度表来自 Hive，每天通过批处理流水线作业或 Flink 作业更新一次，kafk
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