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选择左侧导航栏的“总览”，单击页面右上角的“登录指令”，在弹出的页面中单击复制登录指令。 在安装容器引擎的虚拟机中执行上一步复制的登录指令。 创建容器镜像组织。如果已创建组织则本步骤可以忽略。 登录SWR管理控制台。 选择左侧导航栏的“组织管理”，单击页面右上角的“创建组织”。 填写组织名称，单击“确定”。
该非主键字段需要为map类型，同时该字段map的value需要为double类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。
ent avro的形式写入作为sink的topic中。 根据kafka和ecs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kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多
配置”应用程序”，路径指向上一步上传至OBS的Spark jar包。 配置委托。选择提交DLI作业所需的委托。自定义委托请参考创建DLI自定义委托 。 配置”主类（--class）”，为上一步中所写的，包含需要执行的main函数的类的全名。 在”Spark参数（--conf）“处
Epoch 以来的经过的时间。 返回的 watermark 只有当其不为空且其值大于之前发出的本地 watermark 时才会被发出（以保证 watermark 递增）。每条记录的 watermark 生成表达式计算都会由框架完成。 框架会定期发出所生成的最大的 watermark
参考增强型跨源连接，在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。
考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subta
GROUPING SETS 的每个子列表可以是空的，多列或表达式，它们的解释方式和直接使用 GROUP BY 子句是一样的。一个空的 Grouping Sets 表示所有行都聚合在一个分组下，即使没有数据，也会输出结果。 对于 Grouping Sets 中的空子列表，结果数据中的分组或表达式列会用NULL代替。例如，上例中的
为每个Reader设置不同的Server ID 每个用于读取Binlog的MySQL客户端都应该有一个唯一的Server ID，确保MySQL服务器能够区分不同的客户端并维护各自的Binlog读取位置。 如果不同的作业共享相同的Server ID，可能会导致从错误的Binlog位置读取数据，从而引发数据不一致的问题。
Integer MySQL数据库的端口号。 server-id 否 5400~6000随机值 String 数据库客户端的一个数字ID，该ID必须是MySQL集群中全局唯一的。建议针对同一个数据库的每个作业都设置一个不同的ID。 默认会随机生成一个5400~6400的值。 scan.startup
指定日期减去目标天数后的日期，数据类型为STRING。 TIME string TIME 以“HH:mm:ss”的形式返回从字符串解析的 SQL 时间。 TIMESTAMP string TIMESTAMP 以“yyyy-MM-dd HH:mm:ss[.SSS]”的形式返回从字符串解析的 SQL
容，显著提升扩缩容的成功率和操作效率。 在全天的任意一个时间段内，弹性资源池中所有队列的最小CU数之和必须小于等于弹性资源池的最小CU数。 在全天的任意一个时间段内，弹性资源池中任意一个队列的最大CU必须小于等于弹性资源池的最大CU。 同一队列不同扩缩容策略的时间段区间不能有交集。
该非主键字段需要为map类型，同时该字段map的value需要为double类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。
TUMBLE窗口结束之前，可以根据设置的触发频率周期性地触发窗口，输出从窗口开始时间到当前周期时间窗口内的计算结果值，但不影响最终窗口输出值，从而在窗口结束前的每个周期都可以看到最新的结果。 提高数据的精确性 在窗口结束后，允许设置延迟时间。根据设置的延迟时间，每到达一个迟到数据，则更新窗口的输出结果 注意事项
TUMBLE窗口结束之前，可以根据设置的触发频率周期性地触发窗口，输出从窗口开始时间到当前周期时间窗口内的计算结果值，但不影响最终窗口输出值，从而在窗口结束前的每个周期都可以看到最新的结果。 提高数据的精确性 在窗口结束后，允许设置延迟时间。根据设置的延迟时间，每到达一个迟到数据，则更新窗口的输出结果 注意事项
ttl时，缓存中最先添加的条目将被标记为过期。缓存中的记录可能不是最新的，用户可以将Lookup.cache.ttl设置为一个更小的值以获得更好的刷新数据，但这可能会增加发送到数据库的请求数。所以要做好吞吐量和正确性之间的平衡。 默认情况下，Flink会缓存主键的空查询结果，您可以通过将Lookup
的所有行。在没有ORDER BY的情况下，所有行都被视为对等行，因此未绑定的前导和当前行之间的范围等于未绑定的前导和未绑定的后续之间的范围。 例如：下面的查询将salary表中的信息按照每个部门员工工资的大小进行排序。 --创建数据表并插入数据 create table salary
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