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定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Redis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根据Redis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。 登录Redis客户端，通过如下命令向Redis发送如下数据：
定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Redis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根据Redis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。 登录Redis客户端，通过如下命令向Redis发送如下数据：
的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS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DWS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。 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink
的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS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DWS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。 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink
{Endpoint} / {resource-path} ? {query-string} 尽管请求URI包含在请求消息头中，但大多数语言或框架都要求您从请求消息中单独传递它，所以在此单独强调。 表1 URI中的参数说明 参数 描述 URI-scheme 表示用于传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。
Time两种时间模型，具体使用语法可以参考配置时间模型。 示例 从OBS的桶读取对象为input.csv的文件，文件以'\n'划行， 以','划列。 测试输入数据input.csv可以先通过新建input.txt复制如下文本数据，再另存为input.csv格式文件。将input.csv上传到
Time两种时间模型，具体使用语法可以参考配置时间模型。 示例 从OBS的桶读取对象为input.csv的文件，文件以'\n'划行， 以','划列。 测试输入数据input.csv可以先通过新建input.txt复制如下文本数据，再另存为input.csv格式文件。将input.csv上传到
的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS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DWS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。 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink
所要使用的Flink弹性资源池。 设置PostgreSQL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PostgreSQL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。 在PostgreSQL中创建数据库flink，并创建名为test的schema。
所要使用的Flink弹性资源池。 设置PostgreSQL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PostgreSQL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。 在PostgreSQL中创建数据库flink，并创建名为test的schema。
ClickHouse结果表 功能描述 DLI将Flink作业数据输出到ClickHouse中。 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。
只有当其不为空且其值大于之前发出的本地 watermark 时才会被发出（以保证 watermark 递增）。每条记录的 watermark 生成表达式计算都会由框架完成。 框架会定期发出所生成的最大的 watermark ，如果当前 watermark 仍然与前一个 watermark 相同、为空、或返回的
表中；同时您也可以将文件或文件夹拖拽到指定的目录上，这样可以上传到指定的目录中。 单击Best_Practice_01.zip获取本示例的测试数据，将“Best_Practice_01.zip”压缩包解压。后续操作说明如下： 详单数据：将解压后Data目录下的“detail-re
Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name
kmanager的out中。 sink.parallelism 否 无 Integer 为Print结果表定义并行度。默认情况下，并行度由框架决定，与上游并行度一致。 示例 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，运行如下作
Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name
tabletest VALUES ('456','efg'); insert into tabletest VALUES ('789','hij'); 查询测试的表数据。 select * from tabletest; 图1 查询RDS表数据 在DLI上创建数据库和表。 登录DLI管理控制台，选
orders.product_id = dim.product_id; 连接Kafka集群，向Kafka的source topic中插入如下测试数据： {"product_id": "product_id_11", "user_name": "name11"} {"product_id":
跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Redis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redis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。 在Redis客户端中执行如下命令，向不同的key中插入数据，以hash形式存储：
型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Redis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redis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。 在Redis客户端中执行如下命令，向不同的key中插入数据，以hash形式存储：
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