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Integer 尝试连接redis集群时的最大超时时间。 commands-timeout-millis 否 2000 Integer 等待操作完成响应的最大时间。 rebalancing-timeout-millis 否 15000 Integer redis集群失败时的休眠时间。 scan-keys-count
standalone String Redis集群的部署模式，支持standalone、master-replica、cluster。默认为standalone。 Redis实例类型不同配置的部署模式不同： 单机、主备、proxy集群实例都选择standalone， cluster实例选择cluster。
Jar作业的操作步骤。 前提条件 创建Flink Jar作业，访问其他外部数据源时，如访问OpenTSDB、HBase、Kafka、DWS、RDS、CSS、CloudTable、DCS Redis、DDS等，需要先创建跨源连接，打通作业运行队列到外部数据源之间的网络。 当前Flink作业支持
"area_id":"330111"} 示例3：MRS集群开启Kerberos认证，并且Kafka使用SASL_PLAINTEXT协议，从Kafka源表获取数据，并写入到Print结果表中。 参考增强型跨源连接，根据MRS集群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。
支持修改非分区表或分区表的列注释 修改非分区表或分区表的列注释。 支持统计SQL作业的CPU消耗 支持在控制台查看“CPU累计使用量”。 支持容器集群Spark日志跳转查看 需要在容器查看日志。 支持动态加载UDF（公测） 无需重启队列UDF即可生效。 Spark UI支持火焰图 Spark
AI增强型即队列加载了AI镜像，该镜像在基础镜像的基础上集成了AI相关的算法包。 resource_type 否 String 队列所属资源类型。 vm：ecf集群 container：容器化集群（k8s） cu_spec 否 Integer 队列的规格大小。对于包周期队列，表示包周期部分的CU值；对于按需队列，表示用户购买队列时的初始值。
ID是oracle数据库的唯一标识符。 格式二：jdbc:oracle:thin:@//host:port/service_name；这种方式是Oracle推荐的，对于集群来说，每个节点的SID可能不一致，但ServiceName是一致的，包含所有节点。 driver Oracle驱动类名:
orders.proctime as dim on orders.product_id = dim.product_id; 连接Kafka集群，向Kafka的source topic中插入如下测试数据： {"product_id": "product_id_11", "user_name":
章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 若使用MRS HBase，请在增强型跨源的主机信息中添加MRS集群所有节点的主机ip信息。 详细操作请参考《数据湖探索用户指南》中的“修改主机信息”章节描述。 语法格式 create table hbaseSource
测试地址连通性”。 输入数据源的“IP:端口”测试网络连通性。 在增强型跨源连接的详情页可以查看对等连接的相关信息。 对等连接ID：增强型跨源在该队列所在集群中创建的对等连接ID。 每一个增强型跨源对每一个绑定的队列都会创建一个对等连接。该对等连接用于实现跨VPC通信，请确保数据源使用的安全组开
否 standalone String redis集群的部署模式，支持standalone、master-replica、cluster。默认为standalone。 retry-count 否 5 Integer 连接redis集群的尝试次数。 connection-timeout-millis
击FlinkUI，因为后台大约需要10分钟创建集群，会导致缓存空的projectID，从而导致无法查看FlinkUI。 建议作业选择使用专属队列，后台集群不会被释放，避免上述问题产生。或者等待作业运行中时再查看FlinkUI，确保集群已经拉好了，不要立即单击FlinkUI。 停止
SQL或自定义作业，提供实时处理流式大数据的全栈能力。 商用 Flink作业管理概述 2019年10月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 支持鲲鹏计算集群（北京四） DLI支持选在鲲鹏CPU架构 商用 创建队列 2019年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 支持SparkUI查看作业详情
可用区（AZ，Availability Zone）：一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 图1阐明了区域和可用区之间的关系。 图1 区域和可用区
lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"} {"target":"flink"
kafkaSource, lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"} {"target":"flink"
详情请参见区域和可用区。 可用区 一个可用区是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置
体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：不允许某用户组删除集群，仅允许DLI基本操作（如创建、查询作业等）。 DLI支持的授权项请参见权限管理概述。 如表3-1所示，包括了DLI的所有系统权限。 系统角色/策略名称
appName("datasource-hbase").getOrCreate() 通过SQL API访问 创建DLI跨源访问HBase的关联表 如果对接的HBase集群未开启Kerberos认证，样例代码参考如下。 sparkSession.sql( "CREATE TABLE testhbase(id
可以不指定schema信息，DLI会根据collection中的数据自动生成schema信息。 user 访问DDS集群用户名。 password 访问DDS集群密码。 图1 mongo的链接地址信息 插入数据 sparkSession.sql("insert into test_dds
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