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作业的标签。具体请参考表3。 user_conf String SQL查询的相关列信息的Json字符串。 result_format String 作业结果的存储格式，当前只支持csv。 result_path String 作业结果的OBS路径。 表3 tags参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明
Confluent Avro Format 功能描述 Avro Schema Registry (avro-confluent) 格式能让您读取被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer 序列化的记录，以及可以写入成能被
到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息，请参见《数据接入服务用户指南》。 语法格式 create table disSource ( attr_name
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS traffic; --创建一个新表orders，使用子句with指定创建表的存储格式、存储位置、以及是否为外表: CREATE TABLE orders ( orderkey bigint, orderstatus varchar
TABLE等语句）、管理分区语句、失败的查询语句无需付费。 取消的查询，按取消查询时扫描的总数据量计费。 若计算任务超时或失败，则当次计算不收取费用。 数据的存储方式（包括格式，是否压缩）对计算费用有直接的影响。 假设Parquet格式文件为原CSV文件大小的1/4，则数据扫描费用为原CSV文件扫描费用的1/4。
Flink SQL 中的 INSERT / UPDATE / DELETE 消息编码为 Canal 格式的 JSON 消息，输出到 Kafka 等存储中。 但需要注意的是，目前 Flink 还不支持将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息。因此，Flink
Database中的表名，由字母、数字和下划线（_）组成。 bucket_name obs桶名称。 tbl_path Delta表在obs桶中的存储位置。 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
单击“确定”，下载证书。 下载成功后，在credentials文件中即可获取AK和SK信息。 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。 获取Token 当您使用Token认证方式完成认证鉴
默认值 数据类型 参数说明 connector 是 无 String 读取表类型。需要填写'hudi' path 是 无 String 表存储的路径。如obs://xx/xx table.type 是 COPY_ON_WRITE String Hudi表类型。 MERGE_ON_READ
只对于MOR表，高（合并parquet + delta log) 低 （读取parquet文件性能） COW表查询 实时视图读取（SparkSQL为例）：直接读取元数据服务里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select (字段 or 聚合函数) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark
作业ID，用户名，类型，状态，执行语句，运行时长，创建时间，结束时间，参数设置，标签，结果条数，已扫描数据，扫描数据条数，错误记录条数，存储路径，数据格式，数据库，表，表头，分隔符，引用字符，转义字符，日期格式，时间戳格式，CPU累计使用量，输出字节。 建表（create ta
时间函数 Flink OpenSource SQL所支持的时间函数如表1所示。 函数说明 表1 时间函数 函数 返回值 描述 DATE string DATE 以“yyyy-MM-dd”的形式返回从字符串解析的 SQL 日期。 DATE_ADD STRING 指定日期增加目标天数后的日期，数据类型为STRING。
15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据
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新建Project 选择Maven，Project SDK选择1.8，单击“Next”。 图3 选择Maven 定义样例工程名和配置样例工程存储路径，单击“Finish”完成工程创建。 图4 创建工程 在pom.xml文件中添加如下配置。 <dependencies>
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出现OOM。 阻塞Clean，如果没有Compaction操作来产生新版本的Parquet文件，那旧版本的文件就不能被Clean清理，增加存储压力。 提交Spark jar作业时，CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新
还支持将 Flink SQL 中的 INSERT/UPDATE/DELETE 消息编码为 Ogg JSON 格式的消息, 输出到 Kafka 等存储中。 但需要注意, 目前 Flink 还不支持将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息
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