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Flink OpenSource SQL1.15语法概览 本章节介绍目前DLI所提供的Flink OpenSource SQL1.15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 Format Avro Canal
schema。因此，下表列出了从 Flink 类型到 Avro 类型的类型映射。 除了下面列出的类型，Flink 支持读取/写入 nullable 的类型。Flink 将 nullable 的类型映射到 Avro union(something, null)，其中 something 是从 Flink 类型转换的
secretName=obsAksK flink.hadoop.fs.dew.endpoint=kmsendpoint flink.hadoop.fs.dew.csms.version=v6 flink.hadoop.fs.dew.csms.cache.time.second=3600 flink.dli.job
Flink作业性能调优类 Flink作业推荐配置指导 Flink作业性能调优 Flink作业重启后，如何保证不丢失数据？ Flink作业运行异常，如何定位 Flink作业重启后，如何判断是否可以从checkpoint恢复 DLI Flink作业提交运行后（已选择保存作业日志到OB
= 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--其中url中的flink表示MySQL中orders表所在的数据库名 'table-name' = 'orders', 'username' = 'MySQLUsername'
并使用HMS方式同步元数据到Hive 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业脚本，提交运行作业。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设
Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 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。 前提条件 Kafka是线下集
Flink作业性能调优 性能调优相关基本概念 消费组积压 消费组积压可通过topic最新数据offset减去该消费组已提交最大offset计算得出，说明的是该消费组当前待消费的数据总量。 如果Flink作业对接的是kafka专享版，则可通过云监控服务(CES)进行查看。具体可选择“云服务监控
使用以下命令在ClickHouse的default_cluster集群节点上创建数据库flink。 CREATE DATABASE flink ON CLUSTER default_cluster; 使用以下命令在default_cluster集群节点上和flink数据库下创建表名为order的ReplicatedMergeTree表。
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。若能连通，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 opensource
化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog，二是利用Flink来读写Hive的表。Overview | Apache Flink 从Flink 1.11.0开始，在使用 Hive方言时，Flink允许用户用H
Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为什么会不一致？ 问题描述 Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为不一致 根因分析 该问题的根因是数据库设置的时区不合理，通常该问题出现时F
UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史，等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT / UPDATE
context.getJobParameter("url","jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3306/table"); context.getJobParameter("driver","com.mysql.jdbc.Driver"); context.getJobParameter("user"
context.getJobParameter("url","jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3306/table"); context.getJobParameter("driver","com.mysql.jdbc.Driver"); context.getJobParameter("user"
Flink作业运行异常，如何定位 在“Flink作业”管理页面，对应作业“操作”列单击“编辑”按钮，在作业运行界面确认作业是否勾选“保存作业日志”参数。 图1 保存作业日志 是，则执行3。 否，则运行日志不会转储OBS桶，需要先执行2保存作业运行日志。 在作业运行界面勾选“保存作
功能描述 本节介绍利用Flink写Hive的表。Hive结果表的定义，以及创建结果表时使用的参数和示例代码。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。 当作为BATCH应用程序运行时，Flink将写
函数 自定义函数 自定义函数类型推导 自定义函数参数传递 内置函数 父主题： Flink Opensource SQL1.12语法参考
函数 自定义函数 自定义函数类型推导 自定义函数参数传递 内置函数 父主题： Flink Opensource SQL1.15语法参考
序列化消息。 Flink 支持将 Debezium JSON 和 Avro 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如： 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图
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