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附加请求消息头字段，如指定的URI和HTTP方法所要求的字段。例如，定义消息体类型的请求消息头“Content-Type”，请求鉴权信息等。 详细的公共请求消息头字段请参见表3。 表3 公共请求消息头 参数 说明 是否必选 示例 Host 请求的服务器信息，从服务API的URL中获取。值为
待插入数据的文档类型，支持参数化。对应CSS服务中的type。 具体请参考《云搜索服务产品介绍》。 若使用的es版本为6.x，则该值不能以"_"开头。 若使用的es版本为7.x，如果提前预置CSS服务中的type，则es_type需为"_doc"，否则可为符合CSS规范的值。 es_fields
本章节定义了数据湖探索服务上报云监控的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索数据湖探索服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.DLI 监控指标 表1 数据湖探索服务支持的监控指标 指标ID 指标名称 指标含义 取值范围 测量对象 监控周期（原始指标）
java样例代码 开发说明 本样例只适用于MRS的HBase。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。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。
ttl时，缓存中最先添加的条目将被标记为过期。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。 默认情况下，Flink会缓存主键的空查询结果，您可以通过将Lookup
DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要
DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要
数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群，
queue_name 是 当前所在的队列的名称，此SQL若需使用资源将使用该队列的资源进行计算。 请求消息 表2 请求参数 参数 是否必选 参数类型 说明 sql 是 String 待执行的SQL语句。 currentdb 否 String SQL语句执行所在的数据库。当创建新数据库时，不需要提供此参数。
在实际作业运行中，由于作业的数据流量变化，导致所需计算资源不同，造成流量较小时计算资源浪费，流量较大时计算资源不足以满足计算所需。 DLI提供的动态扩缩容功能可以根据当前作业的负载情况，例如：数据输入输出量、数据输入输出速率、反压等情况，动态的调整当前作业所用的计算资源，提升资源利用率。
数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群，
DLI跨源分析场景连接外部数据源时，由于数据源的VPC与DLI VPC不同，网络无法连通，导致DLI无法读取数据源数据。DLI提供的增强型跨源连接功能可以实现DLI与数据源的网络连通。 本节操作为您介绍跨VPC的数据源网络连通方案： 创建增强型跨源连接：采用对等连接的方式打通DLI与数据源的VPC网络。 测试
在Flink jar作业的其他依赖文件参数中，选择创建的DLI程序包； 在代码中通过ClassName.class.getClassLoader().getResource("userData/fileName")加载该文件。 ClassName”为需要访问该文件的类名。 userDa
使用Temporal join关联维表的最新分区 功能描述 对于随时间变化的分区表，我们可以将其读取为无界流，如果每个分区包含某个版本的完整数据，则该分区可以被视为时间表的一个版本，时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区（版本）。 最新分区（版本）由
TypeSerializer 序列化的字节序列。 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。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 >
读取kafka中的数据，以avro格式反序列化，并输出到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。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多
计算值默认值为0。 由于浮点类型的数据在计算机中的存储方式的限制，在比较两个浮点类型的数据是否相等时，因存在精度问题，不能直接采用“a==b”的方式进行比较，建议使用“(a-b)的绝对值<=EPSILON”这种方式进行比较，EPSILON为允许的误差范围，一般为1.1920929
该示例是从kafka的一个topic中读取数据，并使用kafka sink将数据写入到kafka的另一个topic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。然后设置安全组入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性
计算值默认值为0。 由于浮点类型的数据在计算机中的存储方式的限制，在比较两个浮点类型的数据是否相等时，因存在精度问题，不能直接采用“a==b”的方式进行比较，建议使用“(a-b)的绝对值<=EPSILON”这种方式进行比较，EPSILON为允许的误差范围，一般为1.1920929
使用ogg-json读取kafka中的ogg记录，并输出到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。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
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