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表示连接到 Elasticsearch 7.x 及更高版本集群。 hosts 是 无 String Elasticsearch所在集群的主机名，多个以';'间隔。 index 是 无 String 每条记录的 Elasticsearch 索引。可以是静态索引（例如'myInde
条记录与表进行关联，以确定是否找到匹配项。将最新的Hive表用作时间表不需要任何额外的配置。使用以下属性配置Hive表缓存的TTL。在缓存过期后，将重新扫描Hive表以加载最新的数据。 参数 默认值 类型 说明 lookup.join.cache.ttl 60 min Duration
创建跨源认证 功能介绍 该API用于创建跨源认证。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v3/{project_id}/datasource/auth-infos 参数说明 表1 URI参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
创建跨源认证（废弃） 功能介绍 该API用于创建跨源认证。 当前接口已废弃，不推荐使用。推荐使用创建跨源认证。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v2.0/{project_id}/datasource/auth-infos 参数说明
java样例代码 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 CSS非安全集群 开发说明 代码实现 构造依赖信息，创建SparkSession 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 <dependency> <groupId>org
pyspark样例代码 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 CSS非安全集群 开发说明 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark
Confluent Avro Format 功能描述 Avro Schema Registry (avro-confluent) 格式能让您读取被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer 序列化的记录，以及可以写入成能被
restart_when_exception 否 Boolean 是否开启异常重启功能。 idle_state_retention 否 Integer 空闲状态过期周期。 udf_jar_url 否 String 用户已上传到DLI资源管理系统的程序包名，用户sql作业的udf jar通过该参数传入。
checkpoint_path 否 String 检查点保存路径。 idle_state_retention 否 Integer 空闲状态过期周期。 config_url 否 String 用户上传的config包OBS路径。 udf_jar_url 否 String 用户已上传
每次从数据库拉取数据的行数。默认值为0，表示忽略该提示。 lookup.cache.max-rows 否 维表配置，缓存的最大行数，超过该值时，最先添加的数据将被标记为过期。-1表示不使用缓存。 lookup.cache.ttl 否 维表配置，缓存超时时间，超过该时间的数据会被剔除。格式为：{length value}{time
格式为："ZK_IP1:ZK_PORT1,ZK_IP2:ZK_PORT2"。 说明： 访问MRS集群，只支持创建增强型跨源连接并且需要配置主机信息，管理控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》中的“增强型跨源连接”，相关API信息请参考创建增强型跨源连接。 RowKey 指定作为r
使用DLI的跨源认证管理数据源访问凭证 跨源认证概述 创建CSS类型跨源认证 创建Kerberos跨源认证 创建Kafka_SSL类型跨源认证 创建Password类型跨源认证 跨源认证权限管理 父主题： 配置DLI读写外部数据源数据
Flink作业开发指南 流生态作业开发指引 Flink OpenSource SQL作业开发 Flink Jar作业开发基础样例 使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南 使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 使用Flink Jar读写DIS开发指南
提交。 lookup.cache.max-rows 否 无 Integer 维表配置，缓存的最大行数，超过该值时，最先添加的数据将被标记为过期。 默认表示不使用该配置。 lookup.cache.ttl 否 无 Duration 维表配置，缓存超时时间，超过该时间的数据会被剔除。格式为：{length
提交。 lookup.cache.max-rows 否 无 Integer 维表配置，缓存的最大行数，超过该值时，最先添加的数据将被标记为过期。 默认表示不使用该配置。 lookup.cache.ttl 否 无 Duration 维表配置，缓存超时时间，超过该时间的数据会被剔除。格式为：{length
入门实践 我们整理了从队列网络连通、不同类型的作业分析、数据迁移场景的常用开发指南和最佳实践内容，帮助您更好的使用DLI进行大数据分析和处理。 表1 DLI常用开发指南与最佳实践 场景 操作指导 描述 Spark SQL作业开发 使用Spark SQL作业分析OBS数据 介绍使用Spark
Debezium Format 功能描述 Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把来自 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server 和许多其他数据库的更改实时流式传输到
Upsert Kafka源表 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 作为 source，upsert-kafka 连接器生产changel
Upsert Kafka结果表 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书
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