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数据类型映射 Orc 格式类型的映射和 Apache Hive 是兼容的。下面的表格列出了 Flink 类型的数据和 Orc 类型的数据的映射关系。
在准备工作中生成的keystore.jks文件需要先放到OBS桶中，然后填入ak和sk以及jks文件的具体位置。最后在“es.net.ssl.keystore.pass”填入进入文件的密钥。
缓存中的记录可能不是最新的，用户可以将Lookup.cache.ttl设置为一个更小的值以获得更好的刷新数据，但这可能会增加发送到数据库的请求数。所以要做好吞吐量和正确性之间的平衡。
= client.listAllJobs(jobFilter); //通过Tags过滤查询满足条件的指定page的作业列表 JobFilter jobFilter = new JobFilter(); jobFilter.setTags("workspace
参考增强型跨源连接，在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云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MySQL和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。
这里给出一个基于 TUMBLE Window TVF 的窗口连接的例子。 在下面的例子中，通过将 join 的时间区域限定为固定的 5 分钟，数据集被分成两个不同的时间窗口：[12:00,12:05) 和 [12:05,12:10)。
单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。
数据赋权（用户或项目） 功能介绍 该API用于将数据库或数据表的数据权限赋给指定的其他用户或项目。 被赋权用户所在用户组的所属区域需具有Tenant Guest权限。 赋权给项目时，只可以赋权给相同租户下的相同区域的项目。
单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。
参考增强型跨源连接，根据RDS MySQL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RDS MySQL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RDS的地址测试队列连通性。
数据库名为ClickHouse集群创建的数据库名称。 connector.table 是 无 String 要创建的ClickHouse的表名。
hoodie.bucket.index.hash.field：进行分桶时计算Hash值的字段，必须为主键的子集，默认为Hudi表的主键。该参数不填则默认为recordkey.field。
数据记录中的value被解释为同一key的最后一个value的UPDATE，如果有这个key（如果不存在相应的key，则该更新被视为INSERT）。
数据赋权（用户）（废弃） 功能介绍 该API用于将数据库或数据表的数据权限赋给指定的其他用户。 被赋权用户所在用户组的所属区域需具有Tenant Guest权限。 关于Tenant Guest权限的介绍和开通方法，详细参见权限策略和《统一身份认证服务 用户指南》中的创建用户组。
单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。
单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。
单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。
job_mode 否 String 作业执行模式： async：异步 sync：同步 请求示例 提交SQL作业，该作业执行的数据库为db1、队列为default，并为该作业设置标签workspace=space1；jobName=name1。
单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。
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 time-to-live (TTL) 配置来防止状态过大。注意：这可能会影响查询结果的正确性。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：分组聚合。
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