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schema-include 否 false Boolean 设置 Debezium Kafka Connect 时，用户可以启用 Kafka 配置 'value.converter.schemas.enable' 以在消息中包含 schema。此选项表明 Debezium JSON 消息是否包含
量和分组持续的时间，持续时间较短的 group 窗口不会产生状态过大的问题。可以提供一个合适的状态 time-to-live (TTL) 配置来防止状态过大。注意：这可能会影响查询结果的正确性。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：分组聚合。 DISTINCT 聚合 DISTINCT
schema-include 否 false Boolean 设置 Debezium Kafka Connect 时，用户可以启用 Kafka 配置 'value.converter.schemas.enable' 以在消息中包含 schema。此选项表明 Debezium JSON 消息是否包含
cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
以SQL作业为例： 单击“作业管理 > SQL作业”。 在作业管理控制台页面筛选使用default队列的作业。 单击展开作业详情，查看作业扫描量。 图1 配置费用示例 计费示例 价格仅供参考，实际计算请以数据湖探索价格详情中的价格为准。 参考数据湖价格详情页的按数据扫描量计算计费样例。 欠费影响
方便后续查看作业日志。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据 语法格式 create table
和分组操作中可以被重写的操作。对于流式查询，该操作在 join 和分组操作中被重写。根据输入行的数量计算查询结果所需的状态可能会无限增长。 请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止状态过大。 value IN (sub-query) BOOLEAN 如果 value 等于子查询结果集中的一行则返回 TRUE。
OBS表必选参数。 data_path 否 String 新增OBS表数据的存储路径，必须是OBS的路径。 说明： OBS表必选参数。 data_path配置的OBS桶路径不建议为根目录，否则清空表数据的时候，就会把根目录内的数据全部清除，导致数据丢失。 with_column_header 否
则新的 watermark 不会被发出。 Watermark 根据 pipeline.auto-watermark-interval 中所配置的间隔发出。 若 watermark 的间隔是 0ms ，那么每条记录都会产生一个 watermark，且 watermark 会在不为空并大于上一个发出的
则新的 watermark 不会被发出。 Watermark 根据 pipeline.auto-watermark-interval 中所配置的间隔发出。 若 watermark 的间隔是 0ms ，那么每条记录都会产生一个 watermark，且 watermark 会在不为空并大于上一个发出的
则新的 watermark 不会被发出。 Watermark 根据 pipeline.auto-watermark-interval 中所配置的间隔发出。 若 watermark 的间隔是 0ms ，那么每条记录都会产生一个 watermark，且 watermark 会在不为空并大于上一个发出的
NAME primary-keys ARRAY<STRING> NULL 保存源表的主键的列名的数组。 如果includePrimaryKeys配置属性设置为true，则仅在JSON输出中包含primary-keys字段。 ingestion-timestamp TIMESTAMP_LTZ(6)
则新的 watermark 不会被发出。 Watermark 根据 pipeline.auto-watermark-interval 中所配置的间隔发出。 若 watermark 的间隔是 0ms ，那么每条记录都会产生一个 watermark，且 watermark 会在不为空并大于上一个发出的
fka写入重复的改动消息，Flink将获得重复的消息。这可能会导致Flink查询得到错误的结果或意外的异常。因此，在这种情况下，建议将作业配置table.exec.source.cdc-events-duplicate设置为true，并在源表上定义PRIMARY KEY。Fram
flink_max_op_latency Flink作业最大算子延迟 展示用户Flink作业的最大算子延迟时间，单位ms。Flink时间模型具体可以参考配置时间模型。 ≥0 Flink作业 10秒钟 flink_max_op_backpressure_level Flink作业最大算子反压 展
则新的 watermark 不会被发出。 Watermark 根据 pipeline.auto-watermark-interval 中所配置的间隔发出。 如果 watermark 的间隔是 0ms ，那么每条记录都会产生一个 watermark，且 watermark 会在不为空并大于上一个发出的
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