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参考增强型跨源连接，在DLI上根据Doris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。参考“修改主机信息”章节描述，在增强型跨源中增加MRS的主机信息。 设置Doris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Doris的地址测试队
LIKE子句用于在新表中包含来自现有表的所有列定义。可以指定多个LIKE子句，从而允许从多个表中复制列。如果指定了INCLUDING PROPERTIES，则将所有表属性复制到新表中。如果WITH子句指定的属性名称与复制的属性名称相同，则将使用WITH子句中的值。默认是EXCLUDING
机信息”章节描述，在增强型跨源中增加MRS的主机信息。 设置Doris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Doris和Kafka的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 参考MRS Dori
项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 请求参数 表2 请求参数说明 名称 是否必选 参数类型 说明 sql_ids 是 Array<String> 待删除的sql模板ID列表。 响应参数 表3 响应参数说明 名称 参数类型 说明 is_success Boolean 是否成功。 message
项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 connection_id 是 String 跨源id。 请求参数 表2 请求参数 名称 是否必选 参数类型 说明 name 是 String 路由名称，长度限制：1-64个字符。 cidr 是 String 路由网段范围。 响应参数 表3 响应参数 参数 参数类型
具体并发设置可以参考对接DWS样例代码中的partitionColumn和numPartitions相关字段和案例描述。 调整Spark作业的Executor数量，分配更多的资源用于Spark作业的运行。 父主题： Spark作业运维类
Studio ”，可能是由于缺少C++编译器导致的报错，建议您根据提示信息安装相应版本的Visual Studio编译器解决。部分操作系统Visual Studio安装后需重启才可以生效。 安装DLI服务Python SDK。 选择SDK获取与安装获取的安装包，解压安装包。 将"dli-sdk-python-<version>
String 类型。 SQL：SQL模板。 SPARK：Spark模板。 name 是 String 模板名称。 body 是 String 模板内容。 group 否 String 模板分组名称。 description 否 String 模板描述信息。 language 否 String
登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 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。
tableIdentifier 在其中执行MergeInto操作的Hudi表的名称。 target_alias 目标表的别名。 sub_query 子查询。 source_alias 源表或源表达式的别名。 merge_condition 将源表或表达式和目标表关联起来的条件 condition 过滤条件，可选。
并删除那些不满足WHERE子句条件的分区，适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源，导致Driver节点的内存不足，并触发频繁的Full GC。 在这种情况下，可以
将二者生成的宽表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，在DLI上根据DWS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DWS和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通
该字段的map的value需要为double类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。
交成功，可以在Spark作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。 创建Spark作业时选择的“所属队列”为创建跨源连接时所绑定的队列。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys.datasource.rds。 如果选择Spark版本为3
String 仅读取指定表的 changelog 记录（通过对比 Canal 记录中的 "table" 元数据字段）。 支持的Connector Kafka 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
Row from pyspark.sql import SparkSession 创建会话并设置AK/SK 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 1 2 3 4 5 sparkSession
field 该值用于在写之前对具有相同的key的行进行合并去重。 指定为具体的表字段 hoodie.datasource.write.payload.class 在更新过程中，该类用于提供方法将要更新的记录和更新的记录做合并，该实现可插拔，如要实现自己的合并逻辑，可自行编写。 org.apache
field 按名称从 Flink 复合类型（例如，Tuple，POJO）返回字段的值。 tableName.compositeType.* 返回 Flink 复合类型（例如，Tuple，POJO）的平面表示，将其每个直接子类型转换为单独的字段。在大多数情况下，平面表示 的字段与原始字段的命名类似，但使用
随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。quantile digest是一个分位数的集合，当需要查询的数据落在某个分位数附近时，就可以用这个分位数做为要查询数据的近似值。它的精度可以调节，但更高精度的结果会带来空间的昂贵开销。
年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现详解 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency>
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