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使用ogg-json读取kafka中的ogg记录，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
示例价格仅供参考，实际计算请以DLI产品价格详情中的信息为准。 更多示例参考DLI产品价格详情。 计费构成分析 基于此案例，可详细计算出按需计费和包年/包月两种不同的计费模式的消费情况。 此案例中的单价仅为示例，且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差。请以华为云官网发布的数据为准。 计费模式
数据源所使用的虚拟私有云。 子网 数据源所使用的子网。 路由表 显示子网实际绑定的路由表。 说明： 此处的路由表为目的数据源子网关联的路由表，不同于“路由信息”中的路由。“路由信息”中的路由为所绑定的队列下子网关联的路由表中的路由。 目的数据源子网与队列所在子网为不同的子网，否则会造成网段冲突。
类型与目标表的Schema信息匹配。即确保源表和目标表的数据类型和列字段个数相同，以避免插入失败。 如果目标表中的某些字段在SELECT子句中没有被指定，那么这些字段也可能被插入默认值或置为空值（取决于该字段是否允许空值）。 父主题： SQL作业开发类
创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka
以计算一组行的 “COUNT”、“SUM”、“AVG”（平均）、“MAX”（最大）和 “MIN”（最小）。 对于流式查询，用于计算查询结果的状态可能无限膨胀。状态的大小大多数情况下取决于去重行的数量和分组持续的时间，持续时间较短的 group 窗口不会产生状态过大的问题。可以提供一个合适的状态
DLI将Flink作业的输出数据输出到CloudTable的OpenTSDB中。OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库。它存储的是时间序列数据，时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了一个对象随时间的变化状态或程度。支持秒级别数据的采集监控，进
DLI将Flink作业的输出数据输出到CloudTable的OpenTSDB中。OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库。它存储的是时间序列数据，时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了一个对象随时间的变化状态或程度。支持秒级别数据的采集监控，进
使用CTS审计DLI服务 通过云审计服务，您可以记录与DLI服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 表1 云审计服务支持的DLI操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建数据库 database createDatabase 删除数据库 database deleteDatabase
注意事项 具有正在运行中的作业的数据库或者表不能删除。 管理员用户、数据库的所有者和具有删除数据库权限的用户可以删除数据库。 数据库和表删除后，将不可恢复，请谨慎操作。 删除数据库 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 单击需要删除的数据库“操作”栏中的“更多 > 删除数据库”。
语句。通过提供与Hive语法的兼容性，改善与Hive的互操作性，并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考：Apache Flink Hive 方言 功能描述 Flink目前支持两种SQL 方言: default 和 hive。您需要先切换到Hive
创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka
Time和Event Time。 DLI允许在创建Source Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是指系统时间，与数据本身的时间戳无关，即在Flink算子内计算完成的时间。
Hive结果表 功能描述 本节介绍利用Flink写Hive的表。Hive结果表的定义，以及创建结果表时使用的参数和示例代码。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。 当作
Time和Event Time。 DLI允许在创建Source Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是指系统时间，与数据本身的时间戳无关，即在Flink算子内计算完成的时间。
metric 所创建的DLI表对应的OpenTSDB中的指标名称。 tags metric对应的标签，用于归类、过滤、快速检索等操作。可以是1个到8个，以“,”分隔，包括对应metric下所有tagk的值。 注意事项 创建DLI表时，不需要指定timestamp和value字段，系
metric 所创建的DLI表对应的OpenTSDB中的指标名称。 tags metric对应的标签，用于归类、过滤、快速检索等操作。可以是1个到8个，以“,”分隔，包括对应metric下所有tagk的值。 注意事项 创建DLI表时，不需要指定timestamp和value字段，系
功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka
功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka
EXCEPT 功能描述 返回两个查询结果的差集。 语法格式 1 select_statement EXCEPT select_statement; 关键字 EXCEPT：做集合减法。A EXCEPT B将A中所有和B重合的记录扣除，然后返回去重后的A中剩下的记录，EXCEPT默认不去重。
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