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和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据DWS和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 连接DWS
DISTRIBUTED | VALIDATE | IO } 描述 显示一条语句的逻辑的或者分布式的执行计划，也可以用于校验一条SQL语句，或者是分析IO。 参数TYPE DISTRIBUTED用于显示分片后的计划（fragmented plan）。每一个fragment都会被一个或者多个节点执行。Fragments
置为“0”，以强制新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数据被“填充”到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。 为能够支持快速摄取的同时不影响查询性能，引入了Clustering服务来重写数据以优化Hudi数据湖文件的布局。 Clustering服务
ETIME类型，则会隐式转换为STRING类型后参与运算。 charset 是 STRING 编码格式。 取值范围为：UTF-8、UTF-16、UTF-16LE、UTF-16BE、ISO-8859-1、US-ASCII。 返回值说明 返回BINARY类型的值。 str或charset值为NULL时，返回NULL。
Integer MySQL数据库的端口号。 server-id 否 5400~6000随机值 String 数据库客户端的一个数字ID，该ID必须是MySQL集群中全局唯一的。建议针对同一个数据库的每个作业都设置一个不同的ID。 默认会随机生成一个5400~6400的值。 scan.startup
G类型。 待排序的值。 返回值说明 DOUBLE或DECIMAL类型。 排在第nth位的值，当不存在隐式转换时返回值同输入参数数据类型。 当有类型转换时，DOUBLE、BIGINT、STRING之间的转换返回DOUBLE类型；STRING、DATETIME之间的转换返回DATETIME类型。不允许其他的隐式转换。
关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 DLI提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN
OBS的使用涉及以下几项费用： 存储费用：静态网站文件存储在OBS中产生的存储费用。 请求费用：用户访问OBS中存储的静态网站文件时产生的请求费用。 流量费用：用户使用自定义域名通过公网访问OBS时产生的流量费用。 实际产生的费用与存储的文件大小、用户访问所产生的请求次数和流量大小有关，请根据自己的业务进行预估。
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
目前包含以上6种格式。 指定数据格式的方式有两种，一种是USING，可指定以上6种数据格式，另一种是STORED AS，只能指定ORC和PARQUET。 ORC对RCFile做了优化，可以提供一种高效的方法来存储Hive数据。 PARQUET是面向分析型业务的列式存储格式。 父主题： 标示符
出，说明的是该消费组当前待消费的数据总量。 如果Flink作业对接的是kafka专享版，则可通过云监控服务(CES)进行查看。具体可选择“云服务监控 > 分布式消息服务 > kafka专享版” ，单击“kafka实例名称 > 消费组” ，选择具体的消费组名称，查看消费组的指标信息。
EXCEPT_KEY：记录的value部分包含schema的所有内容，定义为主键的字段除外。 properties.* 否 无 String 该选项可以传递任意的Kafka参数。 “properties.”后的后缀名必须匹配定义在 kafka参数文档中的参数名。 Flink会自动移除选项名中的 "properties
游链接算子的并行度保持一致。 properties.* 否 (none) String 该选项可以传递任意的 Kafka 参数。 选项的后缀名必须匹配定义在 kafka参数文档中的参数名。 Flink会自动移除选项名中的 "properties." 前缀，并将转换后的键名以及值传入
在下拉列表中选择要使用的队列。 选择Spark版本。在下拉列表中选择支持的Spark版本，推荐使用最新版本。 不建议长期混用不同版本的Spark/Flink引擎。 长期混用不同版本的Spark/Flink引擎会导致代码在新旧版本之间不兼容，影响作业的执行效率。 当作业依赖于特定版本的库或组件，
Notebook是基于开源JupyterLab进行了深度优化的交互式数据分析挖掘模块，提供在线的开发和调试能力，用于编写和调测模型训练代码。完成DLI对接Notebook实例后，您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代码的编写与作业的开发，使用Notebook灵活的进行数据分析与探索，本节操
DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch中。Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。
json数据类型的数据，输出到日志文件中。 参考增强型跨源连接，根据Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据Kafka的地址测试队列连通
DLI支持原生Spark的DataSource能力，并在其基础上进行了扩展，能够通过SQL语句或者Spark作业访问其他数据存储服务并导入、查询、分析处理其中的数据，目前支持的DLI跨源访问服务有：表格存储服务CloudTable，云搜索服务CSS，分布式缓存服务DCS，文档数据
优先推荐您使用控制台提供的“元数据来源”参数项进行配置。 Lakeformation 数据目录名称 配置Spark作业访问的数据目录名称。 此处选择的是在DLI管理控制台创建的数据目录，即DLI与Lakeformation默认实例下的数据目录的映射，该数据目录连接的是LakeForma
这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效，对于无效的UTF-8数据，函数可能会返回错误的结果。可以使用from_utf8来更正无效的UTF-8数据。 此外，这些函数对Unicode代码点进行运算，而不是对用户可见的字符（或字形群集
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