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maxwell-json.ignore-parse-errors 否 false Boolean 跳过解析错误而不是失败的字段和行。出现错误时，字段设置为空。 maxwell-json.timestamp-format.standard 否 'SQL' String 指定输入和输出时间戳格
Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。 debezium-json.timestamp-format.standard 否 'SQL' String 声明输入和输出
paction执行合并的过程必须和实时任务解耦，通过周期调度Spark任务来完成异步Compaction，这个方案的关键之处在于如何合理的设置这个周期，周期如果太短意味着Spark任务可能会空跑，周期如果太长可能会积压太多的Compaction Plan没有去执行而导致Spark
和文件内容与表的字段一致，否则查询将报错。 示例 将student表的分区dt='2008-08-08',city='xxx'的OBS路径设置为“obs://bucketName/fileName/student/dt=2008-08-08/city=xxx”。 1 2 3 ALTER
优先级 当前弹性资源池中的优先级数字越大表示优先级越高。本例设置一条扩缩容策略，默认优先级为1。 1 时间段 首条扩缩容策略是默认策略，不能删除和修改时间段配置。 即设置00-24点的扩缩容策略。 00-24 最小CU 设置扩缩容策略支持的最小CU数。 16 最大CU 当前扩缩容策略支持的最大CU数。
> 数据湖探索DLI”。在消费汇总中可以发现DLI计算资源使用量消费最多。 图2 费用汇总 单击“账单详情 > 自定义账单”，单击“维度设置”，选择“按使用量”。“统计周期”选择“明细”。在显示数据的标题行，“产品类型”选择“数据湖探索 DLI”，“产品”选择“DLI计算资源使用量”，单击“导出账单”。
增强型跨源连接需要使用VPC、子网、路由、对等连接功能，因此需要获得VPC（虚拟私有云）的VPC Administrator权限。 可在服务授权中进行设置。 使用约束限制 使用DLI增强型跨源时，弹性资源池/队列的网段与数据源网段不能重合。 访问跨源表需要使用已经创建跨源连接的队列。 跨源表不支持Preview预览功能。
弹性资源池和队列：弹性资源池为DLI作业运行提供所需的计算资源（CPU和内存），灵活应对业务对计算资源变化的需求。同一弹性资源池中，队列之间的计算资源支持共享。通过合理设置队列的计算资源分配策略，可以提高计算资源利用率。 · default队列：DLI预置“default”用于用户体验数据湖探索服务。 发布区域：全部
命名表分区） ALTER_TABLE_RECOVER_PARTITION（恢复表分区） ALTER_TABLE_SET_LOCATION（设置分区的路径） SHOW_PARTITIONS（显示所有分区） SHOW_CREATE_TABLE（查看建表语句） TABLE上可以赋权/回收的权限：
创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 语法格式 create table blackhole_table ( attr_name
分区列 numFiles 表的最新版本中的文件个数 sizeInBytes 表的最新快照的大小（以字节为单位） properties 为此表设置的所有属性 minReaderVersion 可以读取该表的最低Reader版本 minWriterVersion 可以写入该表的最低Writer版本
选择“跨源管理 > 增强型跨源”。 进入增强型跨源连接列表页面，选择您需要查看的增强型跨源连接。 在列表页面的右上方单击可以自定义显示列，并设置表格内容显示规则、操作列显示规则。 在列表页面上方的搜索区域，您可以名称和标签筛选需要的增强型跨源连接。 单击查看增强型跨源连接详细信息。
automatic默认为true)。 Archive操作并不是每次写数据时都会触发，至少需要满足以下两个条件： Hudi表满足hoodie.keep.max.commits设置的阈值。如果是Flink写hudi至少提交的checkpoint要超过这个阈值；如果是Spark写hudi，写Hudi的次数要超过这个阈值。
登录DLI管理控制台，在左侧导航栏单击“跨源管理”，在跨源管理界面，单击“增强型跨源”，单击“创建”。 在增强型跨源创建界面，配置具体的跨源连接参数。具体参考如下。 连接名称：设置具体的增强型跨源名称。本示例输入为：dli_kafka。 弹性资源池：选择步骤1：创建队列中已经创建的队列。 虚拟私有云：选择Kafka的虚拟私有云。
x：空值在CSV数据源中为""。 Spark3.3.x：空值在CSV数据源中无引号。 如需在Spark3.3.x版本中恢复Spark2.4.x的格式，可以通过设置spark.sql.legacy.nullValueWrittenAsQuotedEmptyStringCsv为 true来实现。 升级引擎版本后是否对作业有影响：
Flink目前支持两种SQL 方言: default 和 hive。您需要先切换到Hive 方言，然后才能使用Hive语法编写。下面介绍如何使用SQL设置方言。 您可以为执行的每个语句动态切换方言。无需重新启动会话即可使用其他方言。 语法格式 SQL 方言可以通过 table.sql-dialect
file_format为csv时，options参数可以参考表3。 注意事项 通过配置“spark.sql.shuffle.partitions”参数可以设置非DLI表在OBS桶中插入的文件个数，同时，为了避免数据倾斜，在INSERT语句后可加上“distribute by rand()”，可以增加处理作业的并发量。例如：
DISTINCT] query ALL和DISTINCT表示是否返回包含重复的行。ALL返回所有的行；DISTINCT返回只包含唯一的行。如果未设置，默认为DISTINCT。 INTERSECT query INTERSECT [DISTINCT] query INTERSECT仅返回
jar包冲突。用户提交的flink jar 与 DLI 集群中的hdfs jar包存在冲突。 处理步骤 1. 将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>h
多IO。 batch.size.entries 单次batch插入entry的条数上限，默认为1000。如果单条数据非常大，在bulk存储设置的数据条数前提前到达了单次batch的总数据量上限，则停止存储数据，以batch.size.bytes为准，提交该批次的数据。 batch
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