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ai：AI增强型（仅SQL的x86_64专属队列支持选择） 默认值为“basic”。 说明： AI增强型即队列加载了AI镜像，该镜像在基础镜像的基础上集成了AI相关的算法包。 resource_type 否 String 队列所属资源类型。 vm：ecf集群 container：容器化集群（k8s） cu_spec
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书
<mirror> <id>huaweicloud</id> <mirrorOf>*</mirrorOf> <url>https://mirrors.huaweicloud.com/repository/maven/</url> </mirror> 方式三：在DLI管理控制台下载JDBC驱动文件
autoBroadcastJoinThreshold 209715200 配置执行连接时显示所有工作节点的表的最大字节大小。通过将此值设置为“-1”，可以禁用显示。 说明： 当前仅支持运行命令ANALYZE TABLE COMPUTE statistics noscan的配置单元存储表，和直接根
Parquet。 没有复杂数据类型的列，如配置单元类型：List、Map、Struct、Union。 默认情况下，此功能处于启用状态。可以使用以下配置禁用它。 table.exec.hive.fallback-mapred-reader=true Reading Hive Views Flink
* 如果找不到分区的偏移量，那么将会使用配置中的 auto.offset.reset 设置。 * 详情 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/conn
select lpad('myk',5,'dog'); -- domyk luhn_check(string) → boolean 描述：根据Luhn算法测试数字字符串是否有效。 这种校验和函数，也称为模10，广泛应用于信用卡号码和政府身份证号码，以区分有效号码和键入错误、错误的号码。 select
nk）， 然后 MySQL CDC Source 将多个块分配给多个 reader 以并行读取表的数据。 无锁算法 MySQL CDC source 使用 增量快照算法, 避免了数据库锁的使用，因此不需要 “RELOAD” 权限。 并发读取 增量快照读取提供了并行读取快照数据的能力。
Hudi常见配置参数 本章节介绍Hudi重要配置的详细信息，更多配置请参考hudi官网：https://hudi.apache.org/cn/docs/0.11.0/configurations/。 提交DLI Spark SQL作业时，在SQL编辑器界面右上角的”设置”->”参数设置”中可以配置Hudi参数。
write().insertInto("deltaJava1011"); spark.stop(); } 4. 编译打包后参照https://support.huaweicloud.com/devg-dli/dli_09_0205.html创建Spark Jar作业 父主题：
checkStreamTemplate 删除Flink模板 template deleteStreamTemplate 创建认证信息并上传证书 datasourceauth uploadAuthInfo 更新跨源认证信息 datasourceauth updateAuthInfo
调用说明 数据湖探索提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见构造请求。 DLI API中除特殊说明外，通常为同步操作，即响应消息中的“is_success”为请求是否执行成功。 若AP
从控制台获取项目ID 调用API获取项目ID 项目ID可以通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。 响应示例如
高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息，请访问Redis官方网站https://redis.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
高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息，请访问Redis官方网站https://redis.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
高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息，请访问Redis官方网站https://redis.io/。 前提条件 要建立增强型跨源连接，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《
示例URL：POST https://{endpoint}/v2.0/48cc2c48765f481480c7db940d6409d1/resources {endpoint}信息请从地区和终端节点获取。 Body： { "paths": [ "https://test
sql.catalog"={{custom_class}}，在提交作业之后进行变量替换。 说明： Spark作业不支持自定义设置jvm垃圾回收算法。 如果选择Spark版本为3.1.1时，需在Spark参数（--conf)配置跨源作业的依赖模块。配置样例请参考表3。 如果选择Spark版本为3
的最后一条记录，因此sink缓存能帮助减少发往Kafka topic的数据量，以及避免发送潜在的tombstone消息。可以通过设置为'0'来禁用它。 默认情况下，该选项是未开启的。如果要开启 sink 缓存，需要同时设置'sink.buffer-flush.max-rows'和'sink
'。同时安全组请放开端口8030，8040，9030。 开启HTTPS后，需要在创建表的with子句中添加如下配置参数： 'doris.enable.https' = 'true' 'doris.ignore.https.ca' = 'true' 请在Flink“作业编辑”页面选
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