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Upsert Kafka源表 功能描述 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。 作为 source，upsert-kafka 连接器生产changel
选择刚上传到OBS的UDAF函数的Jar文件，由DLI进行纳管。 6 创建DLI的UDAF函数 DLI控制台 在DLI控制台的SQL作业管理界面创建使用的UDAF函数。 7 验证和使用DLI的UDAF函数 DLI控制台 在DLI作业中使用创建的UDAF函数。 操作步骤 新建Maven工程，配置pom文件。以下通过IntelliJ
管理单元参数设置详见：manager_cu_number。 checkpoint_enabled 否 Boolean 是否开启作业自动快照功能。 开启：true 关闭：false 默认：false checkpoint_mode 否 Integer 快照模式,。两种可选： 1：表示exactly_once，数据只被消费一次。
这控制着批量读取并一起归档的提交即时的数量。 10 hoodie.parquet.small.file.limit 该值应小于maxFileSize，如果将其设置为0，会关闭此功能。由于批处理中分区中插入记录的数量众多，总会出现小文件。Hudi提供了一个选项，可以通过将对该分区中的插入作为对现有小文件的更新来解
adaptive.enabled配置项的值是false，即自适应查询执行（Adaptive Query Execution，简称AQE）特性是关闭的。 Spark3.3.x：从Spark3.3.x-320版本起开始默认开启AQE特性，即spark.sql.adaptive.enabled配置项的值是true。
隔时间内没有事件出现，该窗口会被关闭。例如时间窗口的间隔时间是 30 分钟，当其不活跃的时间达到30分钟后，若观测到新的记录，则会启动一个新的会话时间窗口（否则该行数据会被添加到当前的窗口），且若在 30 分钟内没有观测到新纪录，这个窗口将会被关闭。会话时间窗口可以使用事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）。
间内没有事件出现，该窗口会被关闭。 例如时间窗口的间隔时间是 30 分钟，当其不活跃的时间达到30分钟后，如果观测到新的记录，则会启动一个新的会话时间窗口（否则该行数据会被添加到当前的窗口），且如果在 30 分钟内没有观测到新纪录，这个窗口将会被关闭。会话时间窗口可以使用事件时间
显示结果。 while (rs.next()) { int a = rs.getInt(1); int b = rs.getInt(2); } 关闭连接。 conn.close(); 示例 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
显示所有角色和用户的绑定关系 自定义函数相关语法 创建函数 删除函数 显示函数详情 显示所有函数 数据多版本相关语法 创建OBS表时开启数据多版本 修改表时开启或关闭数据多版本 设置多版本备份数据保留周期 查看多版本备份数据 恢复多版本备份数据 配置多版本过期数据回收站 清理多版本数据
是否必选 参数类型 说明 checkpoint_enabled 否 Boolean 是否开启作业自动快照功能。 true：开启 false：关闭 默认为“false”。 checkpoint_mode 否 String 快照模式,。两种可选： exactly_once：数据只被消费一次。
区域：选择与DLI服务相同的区域 桶名称：具体根据实际情况选择桶名，例如当前选择：obstest 默认存储类别：标准存储 桶策略：私有 默认加密：关闭 归档数据直读：关闭 企业项目：default 单击“立即创建”。 步骤4：创建弹性资源池并添加队列 创建DLI Flink OpenSource
是否必选 参数类型 说明 checkpoint_enabled 否 Boolean 是否开启作业自动快照功能。 true：开启 false：关闭 默认为“false”。 checkpoint_interval 否 Integer 快照时间间隔。 单位为秒，默认值为“10”。 checkpoint_mode
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
Upsert Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到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。
创建跨源连接操作请参见配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接）。 创建完跨源连接后，可以通过“资源管理 > 队列管理”页面，单击“操作”列“更多”中的“测试地址连通性”，验证队列到外部数据源之间的网络连通是否正常。详细操作可以参考测试地址连通性。 操作步骤 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“作业管理”>“
户。详细的退订规则请参见云服务退订规则概览。 如果您已开启“自动续费”功能，为避免继续产生费用，请在自动续费扣款日（默认为到期前7日）之前关闭自动续费。 按需计费资源 对于按需计费模式的资源： 按需计费的弹性资源，若不再使用这些资源且需停止计费，请删除相应资源。 按需计费的数据存
创建跨源连接操作请参见配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接）。 创建完跨源连接后，可以通过“资源管理 > 队列管理”页面，单击“操作”列“更多”中的“测试地址连通性”，验证队列到外部数据源之间的网络连通是否正常。详细操作可以参考测试地址连通性。 注意事项 创建作业提交任务前，建议先开通云审计服务，用于记录与D
Flink Jar作业是否支持上传配置文件，要如何操作？ Flink Jar作业上传配置文件操作流程 自定义(JAR)作业支持上传配置文件。 将配置文件通过程序包管理上传到DLI； 在Flink jar作业的其他依赖文件参数中，选择创建的DLI程序包； 在代码中通过ClassName
11”和“1.12”。 1.12 图4 创建Flink Jar作业 结果校验。 作业处于运行中状态时，向DIS的source通道发送数据，验证DIS的sink通道能否收到数据。发送和接受都有字节数证明接收到数据。 图5 查看校验结果 JAVA样例代码 DIS Flink Connector相关依赖
ClickHouse 功能描述 DLI支持将Flink作业数据输出到ClickHouse数据库中，表类型仅支持结果表。 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
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