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步骤3：创建RDS数据库和表 登录RDS管理控制台，在“实例管理”界面，选择已创建的RDS MySQL实例，选择操作列的“更多 > 登录”，进入数据管理服务实例登录界面。 输入实例登录的用户名和密码。单击“登录”，即可进入RDS MySQL数据库并进行管理。 在数据库实例界面，单
Flink HA方案介绍 Flink HA方案介绍 每个Flink集群只有单个JobManager，存在单点失败的情况。Flink有Yarn、Standalone和Local三种模式，其中Yarn和Standalone是集群模式，Local是指单机模式。但Flink对于Yarn模
其他参数保持默认即可。 步骤2：准备数据输出通道 采用RDS作为数据输出通道，创建RDS MySQL实例。 具体操作请参见购买RDS for MySQL实例。 登录RDS管理控制台。 在管理控制台左上角选择区域。 单击“购买数据库实例”配置相关参数。主要参数的填下说明如下，其他参数保持默认值即可。
如何在一个Flink作业中将数据写入到不同的Elasticsearch集群中？ 在Flink 作业中，可以使用CREATE语句来定义Source表和Sink表，并指定它们的连接器类型以及相关的属性。 如果需要将数据写入到不同的Elasticsearch集群，您需要为每个集群配置不
Flink作业输出流写入数据到OBS，通过该OBS文件路径创建的DLI表查询无数据 问题现象 使用Flink作业输出流写入数据到了OBS中，通过该OBS文件路径创建的DLI表进行数据查询时，无法查询到数据。 例如，使用如下Flink结果表将数据写入到OBS的“obs://obs-sink/car_infos”路径下。
定义upsert-kafka sink 算子的并行度。默认情况下，由框架确定并行度，与上游链接算子的并行度保持一致。 properties.* 否 (none) String 该选项可以传递任意的 Kafka 参数。 选项的后缀名必须匹配定义在 kafka参数文档中的参数名。 Flink会自动移除选项名中的
Flink对接OBS 概述 Flink是一个分布式的数据处理引擎，用于处理有界和无界流式数据。Flink定义了文件系统抽象，OBS服务实现了Flink的文件系统抽象，使得OBS可以作为flink StateBackend和数据读写的载体。 注意事项 flink-obs-fs-hadoop目前仅支持OBS并行文件系统。
DWS结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到数据仓库服务（DWS）中。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。
Hadoop jar包冲突，导致Flink提交失败 问题现象 Flink 提交失败，异常为： Caused by: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class org.apache.hadoop
Flink SQL作业Kafka分区数增加或减少，怎样不停止Flink作业实现动态感知？ 问题描述 用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。初期Flink作业规划的Kafka的分区数partition设置过小或过大，后期需要更改Kafka区分数。
'url' = 'jdbc:mysql://MySQL的服务器IP:MySQL的服务器端口/mysql', 'table-name' = 'customer_t1', 'username' = 'username', --连接MySQL数据库的用户名 'password'
Flink Kafka样例程序（Java） 功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.ja
>“Flink作业”，进入Flink作业管理页面。 在需要编辑作业对应的“操作”列中，单击“编辑”，进入作业编辑页面。 根据实际需求编辑作业。 具体请参考创建Flink OpenSource SQL作业，创建Flink Jar作业。 启动作业 用户可以启动已创建保存的作业或已经停止的作业。
本示例通过创建PostgreSQL CDC源表来监控Postgres的数据变化，并将变化的数据信息插入到DWS数据库中。 前提条件 已创建RDS Postgres实例。本示例创建的RDS Postgres数据库版本选择为：11。 具体步骤可参考：RDS PostgreSQL快速入门。
合理设置并行度 任务运行的速度和并行度相关，一般来说提升并行度能有效提升读取的速度，但是过大的并行度可能导致部分节点资源的浪费，过小的并行度可能导致部分节点运行缓慢。对于SQL当前不能手动指定每个Task的并行度，指定的是所有Task统一的并行度。 推荐Source的并行度由上游
enabled=true可以开启最小化提交功能。 说明： Flink Jar作业最小化提交是指Flink仅提交作业必须的依赖项，而不是整个Flink环境。通过将非Connector的Flink依赖项（以flink-开头）和第三方库（如Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc）的作用域设置为pro
在DLI管理控制台，单击“作业管理 > Flink作业”，在Flink作业管理界面，单击“创建作业”。 在创建队列界面，类型选择“Flink OpenSource SQL”，名称填写为：FlinkKafkaDWS。单击“确定”，跳转到Flink作业编辑界面。 在Flink OpenSource
always-create-directory 当文件写入程序的并行度大于1时，输出文件的路径下会创建一个目录，并将不同的结果文件（每个并行写程序任务）放入该目录。 设置为true，那么并行度为1的写入程序也将创建一个目录并将一个结果文件放入其中。 设置为false，则并行度为1的写入程序将直接在输出路径中创建文件，而不再创建目录。
bin/yarn-session.sh -help Flink 使用flink命令可以提交Flink作业，作业既可以被提交到一个常驻的Flink集群上，也可以使用单机模式运行。 提交到常驻Flink集群上的一个示例如下： bin/flink run ../examples/streaming/WindowJoin
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
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