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( attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* (','PRIMARY KEY (attr_name, ...) NOT ENFORCED) ) with ( 'connector.type' = 'jdbc',
connector.region 是 数据所在的DIS区域。 connector.ak 否 访问密钥ID(Access Key ID),需与sk同时设置 connector.sk 否 Secret Access Key,需与ak同时设置 connector.channel 是 数据所在的DIS通道名称。
示例3:标签鉴权,指定action绑定Condition,指定g:ResourceTag的key和value。 Condition g:ResourceTag使用表示带有标签key=value的资源,并且资源操作在策略action中包含的可以鉴权通过。 key不区分大小写,并且目前不支持value的模糊匹配。 {
value2 ]* ‘]’ 根据一系列值创建数组 MAP ‘[’ key1, value1 [, key2, value2]* ‘]’ 根据一系列值创建MAP 其键值对为(key1, value1),(key2, value2) 父主题: 内置函数
insert以及upsert三种。默认值为upsert。 该参数与'primary key'配合使用。 未配置'primary key'时,支持copy及insert两种模式追加写入。 配置'primary key',支持copy、upsert以及insert三种模式更新写入。 注意:由于
kafka_sink( car_type string , car_name string , primary key (union_id) not enforced ) with ( "connector.type" = "upsert-kafka"
kafkaSource( attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* (','PRIMARY KEY (attr_name, ...) NOT ENFORCED) ) with ( 'connector.type' = 'kafka'
功能描述 每条流的每一条数据会与另一条流上的不同时间区域的数据进行JOIN。 语法格式 from t1 JOIN t2 ON t1.key = t2.key AND TIMEBOUND_EXPRESSIO 语法描述 TIMEBOUND_EXPRESSION 有两种写法,如下: L.time
“安全组”章节。 注意事项 JDBC结果表如果定义了主键,将以upsert模式与外部系统交换UPDATE/DELETE消息;否则,它将以append模式与外部系统交换消息,不支持消费UPDATE/DELETE消息。 创建Flink OpenSource SQL作业时,在作业编辑界
SQL作业运行失败,日志中有connect to DIS failed java.lang.IllegalArgumentException: Access key cannot be null错误 Flink SQL作业消费Kafka后sink到es集群,作业执行成功,但未写入数据 Flink Opensource
[TBLPROPERTIES (key = value)] [AS select_statement] row_format: : SERDE serde_cls [WITH SERDEPROPERTIES (key1=val1, key2=val2, ...)] |
否 数据的编码格式,可以为“csv”或者“json”。默认值为“csv”。 ak 否 访问密钥ID(Access Key ID)。访问密钥获取方式请参见我的凭证。 sk 否 Secret Access Key,与访问密钥ID结合使用的密钥。访问密钥获取方式请参见我的凭证。 bucket
否 数据的编码格式,可以为“csv”或者“json”。默认值为“csv”。 ak 否 访问密钥ID(Access Key ID)。访问密钥获取方式请参见我的凭证。 sk 否 Secret Access Key,与访问密钥ID结合使用的密钥。访问密钥获取方式请参见我的凭证。 bucket
创建CSS类型跨源认证 操作场景 通过在DLI控制台创建的CSS类型的跨源认证,将CSS安全集群的认证信息存储到DLI,无需在SQL作业中配置账号密码,安全访问CSS安全集群。 本节操作介绍在DLI控制台创建CSS安全集群的跨源认证的操作步骤。 操作须知 已创建CSS安全集群,且集群满足以下条件:
relations applied windowing TVF ON L.window_start = R.window_start AND L.window_end = R.window_end AND ... 示例 当执行窗口关联时,所有具有相同 key 和相同滚动窗口的数据会被关联在一起。这里给出一个基于
INTERSECTION, INTERVAL, INTO, INVOKER, IS, ISOLATION, JAVA, JOIN, K, KEY, KEY_MEMBER, KEY_TYPE, LABEL, LANGUAGE, LARGE, LAST, LAST_VALUE, LATERAL, LEADING
{ "key": "workspace", "value": "space1" }, { "key": "jobName",
DDS实例的访问地址,形如:ip1:port,ip2:port/database/collection。 field_names 是 待插入数据字段的key,具体形式如:"f1,f2,f3",并且保证与sink中数据列一一对应。 batch_insert_data_num 否 表示一次性批量写
DDS实例的访问地址,形如:ip1:port,ip2:port/database/collection。 field_names 是 待插入数据字段的key,具体形式如:"f1,f2,f3",并且保证与sink中数据列一一对应。 batch_insert_data_num 否 表示一次性批量写
( attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* (','PRIMARY KEY (attr_name, ...) NOT ENFORCED) ) with ( 'connector' = 'postgres-cdc'