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在左侧导航栏中，选择“跨源管理 > 增强型跨源 ”。 选择待添加路由的增强型跨源连接，并删除路由。 方法一： 选择待删除的增强型跨源连接，单击操作列的“路由信息”。 选择待删除的路由信息，单击操作列的“删除”。 单击“确定”。 方法二： 选择待删除的增强型跨源连接，单击操作列的“更多 > 删除路由”。 选择待删除的路由信息，
testtable\n" } 状态码 状态码如表4所示。 表4 状态码 状态码 描述 200 操作成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： 表相关API（废弃）
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与DWS集群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《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
1551345369070 } 状态码 状态码如表6所示。 表6 状态码 状态码 描述 201 上传成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： 分组资源相关API（废弃）
升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响，需要判断是否使用分区名做业务判断。 eventlog的压缩格式设置为zstd 说明： Spark3.3.x版本中，spark.eventLog.compression.codec的默认值被设置为zstd，Spark在压缩事件日志时将不再支持使用spark.io.compression
默认值：false nullValue 否 设置代表null的字符，例如，nullValue="nl"表示设置nl代表null。 comment 否 设置代表注释开头的字符，例如，comment='#'表示以#开头的行为注释。 compression 否 设置数据的压缩格式。目前支持gzip
建表必须指定primaryKey和preCombineField。 Hudi表提供了数据更新的能力和幂等写入的能力，该能力要求数据记录必须设置主键用来识别重复数据和更新操作。不指定主键会导致表丢失数据更新能力，不指定preCombineField会导致主键重复。 参数名称 参数描述
从表或分区中移除所有行。当表属性“auto.purge”采用默认值“false”时，被删除的数据行将保存到文件系统的回收站，否则，当“auto.purge”设置为“true”时，数据行将被直接删除。 限制 目标表必须是管控表（表属性external=false），否则执行语句将报错。 示例 -- 删除原生/管控表
"ACTIVE" } ] } 状态码 状态码如表9所示。 表9 状态码 状态码 描述 200 查询成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： 增强型跨源连接相关API
tamp。 no-ttl：不设置过期时间。 expire-msec：设置key多久过期，参数为long类型字符串，单位为毫秒。 expire-at-date：设置key到某个时间点过期，参数为UTC时间。 expire-at-timestamp：设置key到某个时间点过期，参数为时间戳。
返回输入表达式的数据类型的字符串表示形式。默认情况下返回的字符串是一个摘要字符串，可能会为了可读性而省略某些细节。 如果 force_serializable 设置为 TRUE，则字符串表示可以保留在目录中的完整数据类型。请注意， 特别是匿名的内联数据类型没有可序列化的字符串表示。在这种情况下返回 NULL。
jks文件传入OBS中。 具体方式请参考客户端SSL加密功能使用说明。 端口请注意使用KafKa服务配置中设置的ssl.port端口 security.protocol请设置为SSL。 ssl.mode.enable请设置为true。 CREATE TABLE ordersSource ( order_id
建数据库和表中创建的表名，即为“testdlitable”。 导入前清空数据 选择导入前是否清空目的表的数据。当前示例选择为“否”。 如果设置为是，任务启动前会清除目标表中数据。 详细的参数配置可以参考：CDM配置DLI目的端参数。 单击“下一步”，进入到字段映射界面，CDM会自动匹配源和目的字段。
当前配置的CU数量为运行作业时所需的CU数，不能超过其绑定队列的CU数量。管理单元参数设置详见：manager_cu_number。 parallel_number 否 Integer 用户设置的作业并行数目。默认值为“1”。 并行数是指同时运行Flink SQL作业的最大任务数
配的执行INSERT。这个语法仅需要一次全表扫描就完成了全部同步工作，执行效率要高于INSERT＋UPDATE。 注意事项 分区表合并需要设置参数spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled为false。
API语法说明 设置写入方式 Hudi通过hoodie.datasource.write.operation参数设置写入模式。 insert： 该操作不需要通过索引去查询具体更新的文件分区，因此它的速度比upsert快。当不包含更新数据时建议使用该操作，如果存在更新数据使用该操作会出现重复数据。
PARTITION partition_specs SET LOCATION obs_path; 关键字 PARTITION：分区。 LOCATION：分区路径。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 table_name 表名称。 partition_specs 分区字段。 obs_path
I上创建数据库和表中创建的表名，即为“user_info”。 导入前清空数据 选择导入前是否清空目的表的数据。当前示例选择为“否”。 如果设置为是，任务启动前会清除目标表中数据。 更多参数的详细配置可以参考：CDM配置DLI目的端参数。 单击“下一步”，进入到字段映射界面，CDM会自动匹配源和目的字段。
query的运行得到错误的结果或者非预期的异常。 解决方案：将作业参数 table.exec.source.cdc-events-duplicate 设置成true，并在该source上定义PRIMARY KEY。 框架会生成一个额外的有状态算子，使用该primary key来对变更事件去重
间进行权衡，Hudi提供了一个hoodie.parquet.small.file.limit配置来设置最小文件大小。用户可以将该配置设置为“0”，以强制新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数据被“填充”到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。 为能
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