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功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector，用于从数据库读取相应的数据。 前提条件 要与实例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。
该配置项用于指定数据的处理方式，需要配置为${field_name}的形式，field_name的类型必读为string，field_name所代表的真正内容表示为D或者DELETE时，表示删除数据库中该条记录，其余默认插入数据。 注意事项 stream_id所定义的流格式需和数据库中的表格式一致。
query_expression 功能描述 通过定义数据视图的方式，将多层嵌套写在数据视图中，简化开发过程。 语法说明 IF NOT EXISTS 若该视图已经存在，则不会进行任何操作。 示例 创建一个名为viewName的视图 create view viewName as select
query_expression 功能描述 通过定义数据视图的方式，将多层嵌套写在数据视图中，简化开发过程。 语法说明 IF NOT EXISTS 若该视图已经存在，则不会进行任何操作。 示例 创建一个名为viewName的视图 create view viewName as select
该配置项用于指定数据的处理方式，需要配置为${field_name}的形式，field_name的类型必读为string，field_name所代表的真正内容表示为D或者DELETE时，表示删除数据库中该条记录，其余默认插入数据。 注意事项 stream_id所定义的流格式需和数据库中的表格式一致。
query_expression 功能描述 通过定义数据视图的方式，将多层嵌套写在数据视图中，简化开发过程。 语法说明 IF NOT EXISTS 若该视图已经存在，则不会进行任何操作。 示例 创建一个名为viewName的视图 create view viewName as select
query_expression 功能描述 通过定义数据视图的方式，将多层嵌套写在数据视图中，简化开发过程。 语法说明 IF NOT EXISTS 若该视图已经存在，则不会进行任何操作。 示例 创建一个名为viewName的视图 create view viewName as select
connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取 connector.username 否 访问数据库所需要的账号 connector
connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取 connector.username 否 访问数据库所需要的账号 connector
'#'号指定的字段类型 当“fields.#.kind”字段为：random时有效。 表示随机生成器的最小值，'#' 指定的字段仅适用于数字类型。 fields.#.max 否 '#'号指定的字段类型的最大值 '#'号指定的字段类型 当“fields.#.kind”字段为：random时有效。
table-name、connector.key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.use-internal-schema 否
'#'号指定的字段类型 当“fields.#.kind”字段为：random时有效。 表示随机生成器的最小值，'#' 指定的字段仅适用于数字类型。 fields.#.max 否 '#'号指定的字段类型的最大值 '#'号指定的字段类型 当“fields.#.kind”字段为：random时有效。
为序列均值加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型，综合了AR和MA两个模型的优势，在ARMA模型中，自回归过程负责量化当前数据与前期数据之间的关系，移动平均过程负责解决随机变动项的求解问题，因此，该模型比AR/MA更为有效和常用。
功能描述 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
读取kafka中的数据，以avro格式反序列化，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
为序列均值加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型，综合了AR和MA两个模型的优势，在ARMA模型中，自回归过程负责量化当前数据与前期数据之间的关系，移动平均过程负责解决随机变动项的求解问题，因此，该模型比AR/MA更为有效和常用。
最佳实践内容概览 本指导从数据迁移、数据分析提供了完整的端到端最佳实践内容，帮助您更好的使用DLI进行大数据分析和处理。 数据迁移 您可以通过云数据迁移服务CDM轻松的将其他云服务或者业务平台的数据迁移至DLI。包括以下最佳实践内容： 迁移Hive数据至DLI，具体请参考迁移Hive数据至DLI。
功能描述 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
TypeSerializer 序列化的字节序列。 示例 使用kafka发送数据，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 >
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据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。
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