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连接 内连接 左外连接 右外连接 全外连接 隐式连接 笛卡尔连接 左半连接 不等值连接 父主题： SELECT
Doris结果表 功能描述 Flink SQL作业写Doris结果表。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与Doris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。
0</version> <scope>provided</scope> </dependency> 注意事项 暂不支持通过python写UDF、UDTF、UDAF自定义函数。 如果使用IntelliJ IDEA工具对创建的自定义函数进行调试，则需要在IDEA上勾选：include
2021-03-24 10:02:03 0001 Alice 330106 常见问题 Q：Flink作业运行失败，作业运行日志中如下报错信息，应该怎么解决？ java.io.IOException: unable to open JDBC writer ... Caused by: org
创建一个REPLACE提交，并更新HoodieReplaceCommitMetadata中的元数据。 如何执行Clustering Spark SQL（设置如下参数，写数据时触发） hoodie.clustering.inline=true // 默认值 false，即默认为关闭状态 hoodie.clustering
A：这是因为输入数据中有重复数据，导致在Redis的set中会进行排重，因此个数变少了。 Q：若Flink作业的日志中有如下报错信息，应该怎么解决？ org.apache.flink.table.api.ValidationException: SQL validation failed
怎样查看弹性资源池和作业的资源使用情况？ 在大数据分析的日常工作中，合理分配和管理计算资源，可以提供良好的作业执行环境。 您可以根据作业的计算需求和数据规模分配资源、调整任务执行顺序，调度不同的弹性资源池或队列资源以适应不同的工作负载。待提交作业所需的CUs需小于等于弹性资源池的
多操作。 了解更多实例监控。 图19 设置实例监控 常见问题 如果 DataArts 作业失败，且 DataArts 提供的日志不够详细，怎么办？还能从哪里找更具体的日志？您可以可通过 DataArts 的日志找到 DLI job id，然后根据 DLI job id 在DLI控制台中找到具体的作业。
笛卡尔连接 功能描述 笛卡尔连接把第一个表的每一条记录和第二个表的所有记录相连接，如果第一个表的记录数为m, 第二个表的记录数为n,则会产生m*n条记录数。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference CROSS JOIN
A：这是因为输入数据中有重复数据，导致在Redis的set中会进行排重，因此个数变少了。 Q：如果Flink作业的日志中有如下报错信息，应该怎么解决？ org.apache.flink.table.api.ValidationException: SQL validation failed
join_condition 格式 说明 语法 描述 join_condition join逻辑判断条件。 and 逻辑运算符：与。 or 逻辑运算符：或。 not 逻辑运算符：非。 ( 子逻辑判断条件开始。 ) 子逻辑判断条件结束。 condition 逻辑判断条件。 const_set
having_condition 格式 说明 语法 描述 having_condition having逻辑判断条件。 and 逻辑运算符：与。 or 逻辑运算符：或。 not 逻辑运算符：非。 ( 子逻辑判断条件开始。 ) 子逻辑判断条件结束。 condition 逻辑判断条件。
flink保存checkpoint的路径 checkpointPath=obs://bucket/path/ 常见问题 Q：作业运行失败，运行日志中有如下报错信息，应该怎么解决？ java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.flink.api.java.ClosureCleaner
automatic默认为true)。 Archive操作并不是每次写数据时都会触发，至少需要满足以下两个条件： Hudi表满足hoodie.keep.max.commits设置的阈值。如果是Flink写hudi至少提交的checkpoint要超过这个阈值；如果是Spark写hudi，写Hudi的次数要超过这个阈值。
表1 支持类别 类别 详情 支持Flink表类型 源表、结果表 支持hudi表类型 MOR表，COW表 支持读写类型 批量读，批量写，流式读，流式写 Hudi源表 Hudi 结果表 父主题： Connector列表
行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义。 如何执行Compaction 仅执行Schedule Spark SQL（设置如下参数，写数据时触发） hoodie.compact.inline=true hoodie.schedule.compact.only.inline=true
Hudi表满足hoodie.cleaner.commits.retained设置的阈值。如果是Flink写hudi，则至少提交的checkpoint要超过这个阈值；如果是批写Hudi，则批写次数要超过这个阈值。 建议 MOR表下游采用批量读模式，采用clean的版本数为compaction版本数+1。
60.0,2021-03-25 12:03:00,0002,Bob,330110) 常见问题 Q：作业运行失败，运行日志中有如下报错信息，应该怎么解决？ java.io.IOException: unable to open JDBC writer ... Caused by: org
格式：IP:端口 测试连接前，请确保外部数据源的安全组已放通队列的网段。 图3 测试队列与数据源的网络连通性 相关操作 创建跨源成功但测试网络连通性失败怎么办？ 父主题： 配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接）
题，所以元数据文件数量最好控制在1000以内。 如何执行Archive 写完数据后archive Spark SQL（set设置如下参数，写数据时触发） hoodie.archive.automatic=true hoodie.keep.max.commits=30 // 默认值为30，根据业务场景指定
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