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建表或第一次写入数据时设置后不能修改，否则更新数据会存在异常。 hoodie.bucket.index.hash.field：进行分桶时计算Hash值的字段，必须为主键的子集，默认为Hudi表的主键。该参数不填则默认为recordkey.field。 创建Flink OpenSource
数据维度信息的数据源。常见的用户维表有 MySQL，Redis等。 结果表：Flink作业输出的结果数据表，将每条实时处理完的数据写入的目标存储，如 MySQL，HBase 等数据库。 示例： Flink 实时消费用户订单数据的 Kafka 源表，通过Redis维表将商品ID关联
= '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'
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
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
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
关联维度数据库的变更历史 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT / UPDATE / DELETE 消息编码为 Debezium 格式的 JSON 或 Avro 消息，输出到 Kafka 等存储中。 但需要注意的是，目前 Flink 还不支持将 UPDATE_BEFORE
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
Flink Jar作业类 Flink Jar作业是否支持上传配置文件，要如何操作？ Flink Jar 包冲突，导致作业提交失败 Flink Jar作业访问DWS启动异常，提示客户端连接数太多错误 Flink Jar作业运行报错，报错信息为Authentication failed
Flink作业如何保存作业日志？ 在创建Flink SQL作业或者Flink Jar作业时，可以在作业编辑页面，勾选“保存作业日志”参数，将作业运行时的日志信息保存到OBS。 勾选“保存作业日志”参数后，需配置“OBS桶”参数，选择OBS桶用于保存用户作业日志信息。如果选择的OB
开启动态扩缩容的更多参数设置请参考开启Flink作业动态扩缩容。 flink.dli.job.scale.enable=true flink.dli.job.priority=x 图1 Flink Opensource SQL作业配置样例 设置Flink Jar作业优先级 在“优化参数”中配置如下参数，其中x为优先级取值。
运行才能生效。 操作步骤 Flink作业动态扩缩容适用于Flink Opensource SQL作业和Flink Jar作业。 登录DLI管理控制台。 单击“作业管理 > Flink作业”。 选择要开启动态扩缩容的作业，单击操作列下的编辑。 Flink Opensource SQ
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
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
Flink Jar 包冲突，导致作业提交失败 问题描述 用户Flink程序的依赖包与DLI Flink平台的内置依赖包冲突，导致提交失败。 解决方案 首先您需要排除是否有冲突的Jar包。 含DLI Flink提供了一系列预装在DLI服务中的依赖包，用于支持各种数据处理和分析任务。
age BIGINT ) WITH ( 'connector' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:mysql://xxx/your-database', 'table-name' = 'your-table', 'username' = 'your-username'
deserializer' 是不允许通过该方式传递参数，因为Flink会重写这些参数的值。 sink.parallelism 否 无 Integer 定义upsert-kafka sink 算子的并行度。默认情况下，由框架确定并行度，与上游连接算子的并行度保持一致。 sink.buffer-flush
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。如果能连通，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
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