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Upsert Kafka 功能描述 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。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka
查看SQL执行计划 SQL执行计划是数据库查询的逻辑流程图，它展示了数据库管理系统如何执行一个特定的SQL查询。执行计划详细列出了执行查询所需的各个步骤，例如表扫描、索引查找、连接操作（如内连接、外连接）、排序和聚合等。执行计划可以帮助分析查询的性能，识别可能的性能瓶颈，通过了解
产品价格详情 3 支持计算队列定时扩缩容 DLI提供了队列规格变更定时任务功能。用户可以根据自己的业务周期或者使用情况，基于现有队列规格，在不同的时间或者周期内设置不同的队列大小，以满足自己的业务需求，节约成本。 商用 定时扩容/缩容 2020年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档
ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。推荐使用AK/SK认证，其安全性比Token认证更高。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。
消息通知服务（Simple Message Notification，简称SMN）为DLI提供可靠的、可扩展的、海量的消息处理服务，它大大简化系统耦合，能够根据用户的需求，向订阅终端主动推送消息。可用于连接云服务、向多个协议推送消息以及集成在产生或使用通知的任何其他应用程序等场景。S
Upsert Kafka结果表 功能描述 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。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。
证确保数据源认证的安全性，便于DLI安全访问数据源。数据加密服务（Data Encryption Workshop, DEW）是一个综合的云上数据加密服务，为您解决数据安全、密钥安全、密钥管理复杂等问题。本节操作介绍使用数据加密服务DEW存储数据源的认证信息的操作步骤。 了解数据加密服务。
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 确保已创建Kafka集群。 该场景作业需要
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、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
发。 环境准备 在进行Spark Jar作业开发前，请准备以下开发环境。 表1 Spark Jar作业开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，支持Windows7以上版本。 安装JDK JDK使用1.8版本。 安装和配置IntelliJ IDEA IntelliJ
在任何情况下，DLI不对因关闭Hudi锁，或者使用与元数据服务不匹配的锁实现类，而直接或间接导致的任何形式的损失或损害承担责任，包括但不限于商业利润损失、业务中断、数据丢失或其他财务损失。 父主题： Spark datasource API语法参考
id是唯一的。如果作为Document id的字段存在重复值，则在执行插入es时，重复id的Document将会被覆盖。 该特性可以用作容错解决方案。当插入数据执行一半时，DLI作业失败，会有部分数据已经插入到es中，这部分为冗余数据。如果设置了Document id，则在重新执行DLI作业时，会覆盖上一次的冗余数据。
创建Hive Catalog 简介 Catalog提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。 数据处理最关键的方面之一是管理元数据。 元数据可以是临时的，例如临时表、或者通过TableEnvironment注册的UDF。 元数据也可以是持久化的，例如Hive
用户可以选择样例模板或自定义的作业模板。关于模板的详细信息，请参见管理Flink作业模板。 标签 使用标签标识云资源。包括标签键和标签值。如果您需要使用同一标签标识多种云资源，即所有服务均可在标签输入框下拉选择同一标签，建议在标签管理服务（TMS）中创建预定义标签。 如您的组织已
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是线下集群，需要通过增强型跨源连
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是线下集群，需要通过增强型跨源连
Avro 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如： 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史 Flink 还支持将 Flink SQL
DLI提供多版本功能，用于数据的备份与恢复。开启多版本功能后，在进行删除或修改表数据时（insert overwrite或者truncate操作），系统会自动备份历史数据并保留一定时间，后续您可以对保留周期内的数据进行快速恢复，避免因误操作丢失数据。其他多版本SQL语法请参考多版本备份恢复数据。
SQL作业访问报错：File not Found 问题现象 执行SQL作业访问报错：File not Found。 可能原因 可能由于文件路径错误或文件不存在导致系统无法找指定文件路径或文件。 文件被占用。 解决措施 检查文件路径、文件名。 检查文件的路径是否正确，包括目录名称和文件名。 文件被占用 文
流生态作业开发指引 流生态系统基于Flink和Spark双引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口，并且在此基础上做了特性增强和性能提升，为用户提供易用、低时延、高吞吐的数据湖探索。 数据湖探索的流生态开发包括云服务生态、开源生态和自拓展生态： 云服务生态
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