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lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"} {"target":"flink"
Hbase 支持 支持 支持 Hive 支持 支持 支持 JDBC 支持 支持 支持 Kafka 支持 不支持 支持 Print 不支持 不支持 支持 Redis 支持 支持 支持 Upsert Kafka 支持 不支持 支持 父主题： Connector列表
参考增强型跨源连接，在DLI上根据DWS和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS和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分别根据DWS和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通
OpenSource SQL作业开发 从Kafka读取数据写入到RDS 介绍使用Flink OpenSource SQL作业从Kafka读取数据写入到RDS的开发示例。 从Kafka读取数据写入到DWS 介绍使用Flink OpenSource SQL作业从Kafka读取数据写入到DWS的开发示例。
参考增强型跨源连接，在DLI上根据DWS和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS和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分别根据DWS和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通
Flink作业重启后，如何保证不丢失数据？ DLI Flink提供了完整可靠的Checkpoint/Savepoint机制，您可以利用该机制，保证在手动重启或者作业异常重启场景下，不丢失数据。 为了避免系统故障导致作业异常自动重启后，丢失数据： 对于Flink SQL作业，您可以
io/。 前提条件 DLI要建立与Redis的增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink跨源开发场景中直接配置跨源
io/。 前提条件 DLI要建立与Redis的增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 注意事项 创建Flink OpenSource
型跨源连接打通DLI和数据源之间的网络，DLI才能够访问、导入、查询、分析其他数据源的数据。 例如：DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和对应数据源VPC之间的网络，才能实现数据互通。 本节操作介绍在控制台创建增强型跨源连接的操作步骤。 约束和限制
怎样配置DLI队列与数据源的网络连通？ 配置DLI队列与内网数据源的网络连通 DLI在创建运行作业需要连接外部其他数据源，如：DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和外部数据源之间的网络。 DLI提供的增强型跨源连接功能，底层采用对等连接的方式打通与目的数据源的vpc网络，通过点对点的方式实现数据互通。
Flink OpenSource SQL作业开发 从Kafka读取数据写入到RDS 从Kafka读取数据写入到DWS 从Kafka读取数据写入到Elasticsearch 从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS 从PostgreSQL CDC源表读取数据写入到DWS Fli
语法分类 功能描述 创建源表 DataGen源表 DWS源表 Hbase源表 JDBC源表 Kafka源表 MySQL CDC源表 Postgres CDC源表 Redis源表 Upsert Kafka源表 创建结果表 BlackHole结果表 ClickHouse结果表 DWS结果表 Elasticsearch结果表
该场景需要与ClickHouse建立增强型跨源连接，并根据实际情况设置ClickHouse集群所在安全组规则中的端口。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 注意事项 创建Flink OpenSource
有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量（例如Spark初始化完成后，Flink消费Kafka时过滤掉2小时之前的数据），如果无法对kafka消息进行过滤，则可以考虑先实时接入生成offset，再truncate table ，再历史导入，再开启实时。 图1
该场景需要与ClickHouse建立增强型跨源连接，并根据实际情况设置ClickHouse集群所在安全组规则中的端口。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 注意事项 创建Flink OpenSource
时，指定字符串文字以替换空键。 支持的Connector Kafka 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->
创建源表相关语法 语法分类 功能描述 创建源表 Kafka源表 DIS源表 JDBC源表 DWS源表 Redis源表 Hbase源表 userDefined源表 创建结果表 ClickHouse结果表 Kafka结果表 Upsert Kafka结果表 DIS结果表 JDBC结果表 DWS结果表
- MAP ROW - STRUCT 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列
ROW record - 示例 读取kafka中的数据，以avro格式反序列化，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 >
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
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