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前示例为：kafkatopic。 数据格式 根据实际情况选择当前消息格式。本示例选择为：CDC（DRS_JSON），以DRS_JSON格式解析源数据。 偏移量参数 从Kafka拉取数据时的初始偏移量。本示例当前选择为：最新。 最新：最大偏移量，即拉取最新的数据。 最早：最小偏移量，即拉取最早的数据。
打开AOM仪表盘即可查看监控指标，您可以按需选择以下任一种方法跳转至AOM控制台。 方式1：在DLI管理控制台跳转至AOM仪表盘 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击作业名称进入作业详情页面。 在作业详情页面单击“更多 > Prometheus监控”。 跳转至AOM仪表盘页面。 方式2：在AOM预置仪表中查看监控仪表盘
get_json_object get_json_object(string <json>, string <path>) STRING 根据所给路径对json对象进行解析，当json对象非法时将返回NULL。 instr instr(string <str>, string <substr>) INT 返回
分区，适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源，导致Driver节点的内存不足，并触发频繁的Full GC。 在这种情况下，可以配置该参数为false即禁用动态分区
支持修改非分区表或分区表的列注释 修改非分区表或分区表的列注释。 支持统计SQL作业的CPU消耗 支持在控制台查看“CPU累计使用量”。 支持容器集群Spark日志跳转查看 需要在容器查看日志。 支持动态加载UDF（公测） 无需重启队列UDF即可生效。 Spark UI支持火焰图 Spark UI支持绘制火焰图。
支持修改非分区表或分区表的列注释 修改非分区表或分区表的列注释。 支持统计SQL作业的CPU消耗 支持在控制台查看“CPU累计使用量”。 支持容器集群Spark日志跳转查看 需要在容器查看日志。 支持动态加载UDF（公测） 无需重启队列UDF即可生效。 Spark UI支持火焰图 Spark UI支持绘制火焰图。
执行模板操作步骤如下： 在管理控制台左侧，单击“作业模板”>“SQL模板”。 在“SQL模板”页面，勾选相应的模板，单击“操作”列的“执行”，将跳转至“SQL编辑器”页面，并在SQL作业编辑窗口中自动输入对应的SQL语句。 在SQL作业编辑窗口右上方，单击“执行”运行SQL语句，执行结
在RDS控制台“实例管理”页面，单击对应实例名称，查看“连接信息”>“数据库端口”，获取RDS数据库实例端口。 单击“连接信息”>“安全组”对应的安全组名称，跳转到RDS实例安全组管理界面。单击“入方向规则 > 添加规则”，优先级设置为“1”，协议选择“TCP”，端口选择RDS数据库实例端口，源地址
复杂类型 ARRAY 数组。 示例：ARRAY[1, 2, 3]。 --创建ARRAY类型表 create table array_tb(col1 ARRAY<STRING>); --插入一条ARRAY类型数据 insert into array_tb values(ARRAY['HetuEngine'
计费项包括Kafka实例和Kafka的磁盘存储空间。 了解Kafka计费说明。 RDS MySQL 数据库 RDS for MySQL提供在线云数据库服务。 RDS对您选择的数据库实例、数据库存储和备份存储（可选）收费。 了解RDS计费说明。 DLV DLV适配云上云下多种数据源
consume-order”相等。 streaming-source.consume-start-offset 否 None String 流式处理消费的起始偏移量。如何解析和比较偏移量取决于您的订单。对于 create-time 和 partition-time，应为时间戳字符串 （yyyy-[m]m-[d]d
详细操作请参考创建并提交SQL作业。 适用于数据仓库查询、报表生成、OLAP（在线分析处理）等场景。 Flink作业 专为实时数据流处理设计，适用于低时延、需要快速响应的场景。适用于实时监控、在线分析等场景。 Flink OpenSource作业：DLI提供了标准的连接器（co
当data-type设置为“sorted-set”时的默认score。 deserialize-error-policy 否 fail-job Enum 数据解析失败时的处理方式。枚举类型，包含以下值： fail-job：作业失败 skip-row：跳过当前数据 null-field：设置当前数据为null
当data-type设置为“sorted-set”时的默认score。 deserialize-error-policy 否 fail-job Enum 数据解析失败时的处理方式。枚举类型，包含以下值： fail-job：作业失败 skip-row：跳过当前数据 null-field：设置当前数据为null
当data-type设置为“sorted-set”数据类型的默认score。 deserialize-error-policy 否 fail-job Enum 数据解析失败时的处理方式。 枚举类型，包含以下值： fail-job：作业失败 skip-row：跳过当前数据 null-field：设置当前数据为null
分区，适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源，导致Driver节点的内存不足，并触发频繁的Full GC。 在这种情况下，可以配置该参数为false即禁用动态分区
当data-type设置为“sorted-set”数据类型的默认score。 deserialize-error-policy 否 fail-job Enum 数据解析失败时的处理方式。 枚举类型，包含以下值： fail-job：作业失败 skip-row：跳过当前数据 null-field：设置当前数据为null
Flink作业开始运行的时间。 运行时长 作业运行所消耗的时间。 操作 编辑：编辑已经创建好的作业。 启动：启动作业并运行。 更多 FlinkUI：单击后，将跳转至Flink任务运行情况界面。 说明： 如果是新建队列，在该队列提交作业后，如果立即单击FlinkUI，因为后台大约需要10分钟创建集群，
包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数
配置数据更新间隔。 示例 该示例展示了一个经典的业务流水线，维度表来自 Hive，每天通过批处理流水线作业或 Flink 作业更新一次，kafka流来自实时在线业务数据或日志，需要与维度表连接以扩充流。 使用spark sql 创建 hive obs 外表，并插入数据。 CREATE TABLE if
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