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Global 并行执行的最大活跃线程个数。当并行执行的活跃线程超过该值时，新的查询将不允许启用并行执行。 取值范围：0-4294967295 默认值：64 parallel_default_dop Global, Session 并行执行的默认并行度。当查询语句没有指定并行度时，使用该值。
数据库连接地址，格式为："{database_type}://ip:port/database" 目前支持两种数据库连接：MySQL和PostgreSQL MySQL: 'mysql://ip:port/database' PostgreSQL: 'postgresql://ip:port/database'
Flink OpenSource SQL1.12语法概览 本章节介绍目前DLI所提供的Flink OpenSource SQL1.12语法列表。参数说明，示例等详细信息请参考具体的语法说明。 创建表相关语法 表1 创建表相关语法 语法分类 功能描述 创建源表 DataGen源表 DWS源表
多个Flink作业或者insert into语句写同一张Gauss for MySQL时建议过滤回撤数据 当有多个Flink作业写同一张MySQL表时，其中一个Flink作业发送回撤数据（-D、-U）到目标表删除整行数据，再插入本次更新的数据，导致其他作业写入的字段全部丢失。 优化前SQL： create table
通过spark-shell检查flink读hudi再写hudi的结果 5. 实时全流程 MySQL的源表，开启事务再增量写入数据，然后检查Flink流式实时读写的结果 source1表，修改一行，新增一行，提交 观察Flink作业，接收到2条
现在Flink、Yarn、HDFS都就绪了，接下来实践提交Flink任务到Yarn执行； 全文链接 《Flink on Yarn三部曲之一：准备工作》 《Flink on Yarn三部曲之二：部署和设置》 《Flink on Yarn三部曲之三：提交Flink任务》
第1章Apache Flink介绍本章对Apache Flink从多个方面进行介绍，让读者对Flink这项分布式处理技术能够有初步的了解。1.1节主要介绍了Flink的由来及其发展历史，帮助读者从历史的角度了解Flink这项技术发展的过程。1.2节重点介绍了Flink能够支持的各种实
test1, rand()); 登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业，新建Flink SQL作业，作业类型选择“流作业”。在作业开发界面进行如下作业配置，
现在的代码已经能运行，但flink网页却还不能访问，会显示以下错误信息，需要继续做些设置： 下载flink-1.9.2安装包，这里面有flink网页服务用到的一个jar，地址是：https://www-eu.apache.org/dist/flink/flink-1.9.2/flink-1.9
现在的代码已经能运行，但flink网页却还不能访问，会显示以下错误信息，需要继续做些设置： 下载flink-1.9.2安装包，这里面有flink网页服务用到的一个jar，地址是：https://www-eu.apache.org/dist/flink/flink-1.9.2/flink-1.9
通过调整对应算子并行度提升性能 读写Hudi可以通过配置读写并发提升读写性能。 读算子的并行度调整参数：read.tasks 写算子的并行度调整参数：write.tasks 采用状态索引在作业重启的时候（非Checkpoint重启），需要读目标表重建索引，可以增大该算子并行度提升性能。 加载索引的并行度调整参数：write
4、通过内置的Connector实现读取HDFS上的csv格式的数据写入HBase 通过Flink的内置Connector实现读取json数据，然后将读取的数据写入到HBase里面去 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/do
Flink日志介绍 日志描述 日志存储路径： Flink作业运行日志：“${BIGDATA_DATA_HOME}/hadoop/data${i}/nm/containerlogs/application_${appid}/container_{$contid}”。 运行中的任务日
创建FlinkServer作业 操作场景 定义Flink的作业，包括Flink SQL和Flink Jar作业。 新建作业 访问Flink WebUI，请参考访问FlinkServer WebUI界面。 单击“作业管理”进入作业管理页面。 单击“新建作业”，在新建作业页面可选择新建Flink SQL作业或Flink
2 Flink项目模板 Flink为了对用户使用Flink进行应用开发进行简化，提供了相应的项目模板来创建开发项目，用户不需要自己引入相应的依赖库，就能够轻松搭建开发环境，前提是在JDK（1.8及以上）和Maven（3.0.4及以上）的环境已经安装好且能正常执行。在Flink项目
window: flink提供了更多丰富的window,基于时间，基于数量，session window,同样⽀持滚动和滑动窗⼝的计算。 1.6 Flink的流、批处理 Flink将批处理视作一种特殊的流处理，Flink中的所有计算都是流式计算。 Flink分别提供了面向流式处理的接口（DataStream
apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli.run(FlinkYarnSessionCli.java:571) ~[flink-dist_2.11-1.12.1.jar:1.12.1] at org.apache.flink.yarn
Flink CEP in SQL增强 SQL中的Flink CEP CloudStream扩展为允许用户在SQL中表示CEP查询结果以用于模式匹配，并在Flink引擎上对事件流进行评估。 SQL查询语法 通过MATCH_RECOGNIZE的SQL语法实现。MATCH_RECOGNIZE子句自Oracle
验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下： 实例规格：32 vCPUs | 256 GB 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github
/opt/client/Flink/flink/confvi flink-conf.yaml修改参数如下：security.ssl.keystore: /opt/client/Flink/flink/conf//flink.keystore，修改flink.keystore位置，必须为绝对路径。security
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