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table_columns 是 待插入的列，具体形式如："rowKey,f1:c1,f1:c2,f2:c1"，其中必须指定rowKey，当某列不需要加入数据库时，以第三列为例，可表示为"rowKey,f1:c1,,f2:c1"。 illegal_data_table 否 如果指定该参数，异常数据（
0/{project_id}/streaming/flink-jobs {project_id}信息请从获取项目ID获取。 请求参数说明详情，请参见创建数据库（废弃）。 请求示例 描述：在项目ID为48cc2c48765f481480c7db940d6409d1项目下，创建Flink自定义作业。 示例URL：POST
辆日常指标数据（电池、发动机，轮胎胎压、安全气囊等健康状态）的采集和分析，及时将维保建议回馈给车主。 优势 多源数据分析免搬迁：关系型数据库RDS中存放车辆和车主基本信息，表格存储CloudTable中存放实时的车辆位置和健康状态信息，数据仓库DWS中存放周期性统计的指标。通过D
sink.check-interval 10000 否 加载时检查间隔异常。 sink.max-retries 3 否 将记录写入数据库失败时的最大重试次数。 sink.buffer-size 256 * 1024 否 缓存流加载数据的缓冲区大小。 sink.buffer-count
'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', -- DEW
","password"); 代码示例 以下是一个UDF示例：通过pipeline.global-job-parameters传入连接数据库需要的url、user、password等参数，获取udf_info表数据后和流数据拼接成json输出。 表2 udf_info表 key value
","password"); 代码示例 以下是一个UDF示例：通过pipeline.global-job-parameters传入连接数据库需要的url、user、password等参数，获取udf_info表数据后和流数据拼接成json输出。 表2 udf_info表 key value
Integer 当前作业返回的结果总条数或insert作业插入的总条数。 database_name 否 String 记录其操作的表所在的数据库名称。类型为Import和Export作业才有“database_name”属性。 table_name 否 String 记录其操作的表名
avro数据类型）。 说明： 不支持导入Hive表生成的avro格式数据。 database_name 是 String 导入表所属的数据库名称。 table_name 是 String 导入表的名称。 with_column_header 否 Boolean 导入数据中的第一行
ttl”选项都必须指定。 lookup.cache.ttl 10 s N 缓存生存时间。 lookup.max-retries 3 N 查找数据库失败时的最大重试次数。 示例 该示例是从Doris源表读取数据，并输入到 print connector。 参考增强型跨源连接，在DLI上根
认证用的password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。 代码实现 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2
(val1 [, val2, ...]) 关键字 表1 INSERT关键字说明 参数 描述 db_name 需要执行INSERT命令的表所在数据库的名称。 table_name 需要执行INSERT命令的表的名称。 part_spec 指定详细的分区信息。若分区字段为多个字段，需要包含
(val1 [, val2, ...]) 关键字 表1 INSERT关键字说明 参数 描述 db_name 需要执行INSERT命令的表所在数据库的名称。 table_name 需要执行INSERT命令的表的名称。 part_spec 指定详细的分区信息。若分区字段为多个字段，需要包含
的程序包组或程序包，不同用户之间的作业效率互不影响，保障作业性能。 开发指南 Spark SQL语法参考 提供Spark SQL相关的数据库、表、分区、导入及导出数据、自定义函数、内置函数等语法说明和样例指导。 Spark Jar 相关API 提供Spark Jar相关API的使用说明。
单击“更多 > 测试地址连通性”。 在“测试连通性”界面，根据中获取的Kafka连接信息，地址栏输入“Kafka内网地址:Kafka数据库端口”，单击“测试”测试DLI到Kafka网络是否可达。 创建DLI连接CSS的增强型跨源连接 在CSS管理控制台，选择“集群管理”，单击已
不建议长期混用不同版本的Flink引擎。 长期混用不同版本的Flink引擎会导致代码在新旧版本之间不兼容，影响作业的执行效率。 当作业依赖于特定版本的库或组件，长期混用不同版本的Flink引擎可能会导致作业因依赖冲突而执行失败。 委托 使用Flink 1.15版本执行作业时，按需配置自定义委
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。 构造依赖信息，创建SparkSession 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2
列放开，并根据MySQL和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。 在MySQL的flink数据库下创建表order_count，创建语句如下： CREATE TABLE `flink`.`order_count` ( `user_id`
列放开，并根据MySQL和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。 在MySQL的flink数据库下创建表order_count，创建语句如下： CREATE TABLE `flink`.`order_count` ( `user_id`
放开，并根据MySQL和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。 在MySQL的flink数据库下创建表order_count，创建语句如下： CREATE TABLE `flink`.`order_count` ( `user_id`
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