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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","separator":"-"}
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-->测试地址连通性-->输入kafka的地址-->测试）。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
对于数据总量持续上涨的表，采用Bucket索引时，须使用时间分区，分区键采用数据创建时间。 参照Flink状态索引的特点，Hudi表超过一定数据量后，Flink作业状态后端压力很大，需要优化状态后端参数才能维持性能；同时由于Flink冷启动的时候需要遍历全表数据，大数据量也会导致Flink作业启动缓慢。因此基于简
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-->测试地址连通性-->输入kafka或ecs的地址-->测试）。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 购买ecs集群，并下载5
队列管理”，选择操作的队列，如本示例的“general_test”，在操作列，单击“更多 > 测试地址连通性”。 在“测试连通性”界面，根据5中获取的RDS连接信息，地址栏输入“RDS内网地址:RDS数据库端口”，单击“测试”测试到RDS网络是否可达。 步骤四：运行作业 本示例通过在弹性资源池队列上运行一个Flink
这个表达式用于列出指定schema下的所有表。如果没有指定schema，则默认使用当前所在的schema。 可选参数like被用于基于关键字来进行匹配。 示例 --创建测试表 Create table show_table1(a int); Create table show_table2(a int); Create
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 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
增强型跨源连接类 增强型跨源连接绑定队列失败怎么办？ DLI增强型跨源连接DWS失败怎么办？ 创建跨源成功但测试网络连通性失败怎么办？ 怎样配置DLI队列与数据源的网络连通？ 为什么DLI增强型跨源连接要创建对等连接？ DLI创建跨源连接，绑定队列一直在创建中怎么办？ 新建跨源连
作用编排：将数据处理和数据分析脚本编排成一个pipeline。DataArt会按照编排好的pipeline顺序执行各个节点。请参考步骤4：作业编排。 测试作业运行：测试作业运行。请参考步骤5：测试作业运行。 设置作业调度与监控：设置作业调度属性与监控规则。请参考步骤6：设置作业周期调度和相关操作。 环境准备 DLI资源环境准备
队列相关 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化DLI客户端完成客户端DLIClient的初始化。 创建队列 DLI提供创建队列的接口，您可以使用该接口创建队列。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 private static
OBS授权 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化DLI客户端完成客户端DLIClient的初始化。 样例代码 用户可以使用OBS授权操作的接口，将OBS桶的操作权限授权给DLI, 用于保存用户作业的数据和作业的运行日志等。 示例代码如下： 1
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 > 测试地址连通性 > 输入kafka或ecs的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 购买ecs集群，并下载5
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 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
Metastore中。由于缺失新写入的分区信息，查询引擎读取该时会丢数。 禁止指定Hudi的索引类型为INMEMORY类型。 该索引仅是为了测试使用。生产环境上使用该索引将导致数据重复。 建表示例 create table data_partition(id int, comb int
源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置RDS MySQL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根RDS的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 登录RDS MySQL，并使用下述命令在flink库下创建
型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置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根据Kafka的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink
c-xxx-dependencies.jar。 DBeaver客户端安装包： DBeaver官网提供了针对不同操作系统的客户端安装包，单击下载DBeaver访问DBeaver官网下载系统对应的DBeaver客户端安装包并完成安装 。推荐使用24.0.3版本的DBeaver。 连接信息：
关联的ACL是空值。 因此，问题的原因是：客户子网关联了网络ACL，但是没有配置出入规则，造成IP地址不可访问。 客户配置子网出入规则后，测试成功。 参考信息 关于出入规则，可以参考《新建跨源连接，显示已激活，但使用时报communication link failure错误》。
方案，即完成了入库又完成Compaction。但是Compaction操作是非常消耗内存和IO的，它会给流式入库作业带来以下影响： 增加端到端时延：Compaction会放大写入时延，因为Compaction比入库更耗时。 作业不稳定：Compaction会给入库作业带来更多的不稳定性，Compaction
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 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
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