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= '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'
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
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
Format 功能描述 Flink 支持将 Maxwell JSON 消息解释为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在许多情况下，这对于利用此功能很有用。 例如： 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图 临时连接更改数据库表的历史等等。
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
String jdbc连接驱动，默认为: org.postgresql.Driver。 使用gsjdbc4驱动连接时，加载的数据库驱动类为：org.postgresql.Driver。 使用gsjdbc200驱动连接时，加载的数据库驱动类为：com.huawei.gauss200.jdbc
创建结果表 BlackHole结果表 ClickHouse结果表 DWS结果表 Elasticsearch结果表 Hbase结果表 JDBC结果表 Kafka结果表 Print结果表 Redis结果表 Upsert Kafka结果表 FileSystem结果表 父主题： 数据定义语句DDL
decimal 类型至固定长度字节的数组。 下表列举了 Flink 中的数据类型与 JSON 中的数据类型的映射关系。 注意：复合数据类型暂只支持写不支持读（Array、Map 与 Row）。 表2 数据类型映射 Flink数据类型 Parquet类型 Parquet逻辑类型 CHAR
确认当前用户所属用户组下的权限是否包含OBS写入的权限，比如“OBS OperateAccess”。如果没有OBS写入权限，则给对应的用户组进行授权。 授权完成后，等待5到10分钟等待权限生效。再次运行失败的Flink SQL作业，查看作业运行状态。 父主题： Flink SQL作业类
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是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 注意事项 对接的Kafka集群不支持开启SASL_SSL。 语法格式
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。 Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka topic。 upsert-kafka连接器作为
”章节描述。 Flink跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1
归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的S
此数值设置越小，则会生成越多的 Partition。从而提升 Flink 侧的并行度，但同时会对 Doris 造成更大的压力。 doris.batch.size 1024 否 一次从 BE 读取数据的最大行数。增大此数值可减少Flink与Doris之间建立连接的次数。 从而减轻网络延迟所带来的额外时间开销。
02:10:58', 'update_user_10'); 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业脚本，并提交运行。该作业模拟从kafka读取数据，并关联hive维表对数据进行打宽，并输出到print。 如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。
data-type取值约束： 当data-type为set时，flink中定义的非主键字段的类型必须相同。 当data-type为sorted-set且schema-syntax为fields和array时，只能读取redis的sorted set中的值，而不能读取score。 当data-type为string时，只能有一个非主键字段。
Capture，变更数据捕获）的工具，可以把其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON消息。 Flink 支持将 Debezium JSON解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。
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
ClickHouse结果表 功能描述 DLI将Flink作业数据输出到ClickHouse中。 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。
age BIGINT ) WITH ( 'connector' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:mysql://xxx/your-database', 'table-name' = 'your-table', 'username' = 'your-username'
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