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因此，在这种情况下，建议将作业配置table.exec.source.cdc-events-duplicate设置为true，并在源表上定义PRIMARY KEY。
此方法在JSON字符串中搜索给定的路径表达式，如果该路径上的值是标量，则返回该值。如果不是标量值，则无法返回。默认情况下，该值以STRING类型返回。
滑动窗口可以定义在事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）上。 SESSION(time_attr, interval) 定义一个会话时间窗口。
注意： 定义在一个数据源表（ source table ）上的计算列会在从数据源读取数据后被计算，它们可以在 SELECT 查询语句中使用。
创建Flink Jar作业 Flink Jar作业是基于Flink能力进行二次开发的场景，即构建自定义应用Jar包并提交到DLI的队列运行。 Flink Jar作业场景需要用户自行编写并构建应用Jar包，适用于对流计算处理复杂度要求较高的用户场景，且用户可以熟练掌握Flink二次开发能力
仅有运行在弹性资源池队列上的Flink 1.15和Spark3.3.1作业支持指定委托。 作业指定委托后，授予委托的权限要谨慎修改，委托权限变动可能会影响作业的正常运行。 Flink Jar作业指定委托 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。
图2 固定资源场景 场景二：资源相互隔离，没有共享，造成资源浪费的场景 某公司下有两个部门，两个部门的不同作业运行在DLI的两个队列上。
两个部门请求量大的任务时间段固定，则可以在test_a和test_b队列上分别添加两个时间段00:00-09:00和10:00-23:00的扩缩容策略，其他时间段的作业任务通过配置队列的默认扩缩容策略进行保障。
详细安装操作指导请参考安装SuperSet 以Docker安装Superset为例： 安装Docker： 确保当前主机系统上安装了Docker。
读取DWS上的数据。
读取RDS上的数据。
Hours day Days week Weeks month Months quarter Quarters of a year year Years date_add(unit, value, timestamp) → [same as input] 在timestamp的基础上加上
Row.fromSeq(mutableRow)), 1) 导入数据到HBase 1 sparkSession.createDataFrame(rddData, new StructType(attrs)).write.insertInto("test_hbase") 读取HBase上的数据
OBS目录下包含子目录的场景： 创建表时，若指定路径为OBS上的目录，且该目录下包含子目录（或嵌套子目录），则子目录下的所有文件类型及其内容也是表内容。 您需要保证所指定的目录及其子目录下所有文件类型和建表语句中指定的存储格式一致，所有文件内容和表中的字段一致，否则查询将报错。
注意初始建表禁止使用upsert、insert方式 insert_overwrite：对静态分区执行insert overwrite insert_overwrite_table：动态分区执行insert overwrite，该操作并不会立刻删除全表做overwrite，会逻辑上重写
本算法大体上基于。 Yael Ben-Haim and Elad Tom-Tov, "A streaming parallel decision tree algorithm", J.
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息，
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息，
然后，将这些策略附加到相应的用户或角色上。 方法1：基于角色授权： 即IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度，提供有限的服务相关角色用于授权。
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