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标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对，它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。 如果用户在其他云服务中使用了标签，建议用户为同一个业务所使用的云资源创建相同的标签键值对以保持一致性。 DLI支持以下两类标签： 资源标签：在DLI中创建的非全局的标签。
标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对，它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。 如果用户在其他云服务中使用了标签，建议用户为同一个业务所使用的云资源创建相同的标签键值对以保持一致性。 DLI支持以下两类标签： 资源标签：在DLI中创建的非全局的标签。
操作场景 标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对，它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。 如果用户在其他云服务中使用了标签，建议用户为同一个业务所使用的云资源创建相同的标签键值对以保持一致性。 如您的组织已经设定DLI的相关标签策略，则需按照标
'330110'); 参考增强型跨源连接，根据DWS所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，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。
'330110'); 参考增强型跨源连接，根据DWS所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，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。
Flink 提供了一套与表连接器（table connector）一起使用的表格式（table format）。 表格式是一种存储格式，定义了如何把二进制数据映射到表的列上。 表1 Flink支持格式 Formats 支持的Connectors CSV Kafka, Upsert Kafka
JAVA|SCALA Language tag 用于指定 Flink runtime 如何执行这个函数。目前，只支持 JAVA 和 SCALA，且函数的默认语言为 JAVA。 示例 创建一个名为STRINGBACK的函数 create function STRINGBACK as 'com.dli
key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.key-column 否 table存储模式下可配置，将该字段值作为redis中的ext-key
String 标签的键。 说明： 标签的键的最大长度为128个字符，标签的键可以包含任意语种字母、数字、空格和_ . : =+-@ ,但首尾不能含有空格，不能以_sys_开头。 value 是 String 标签的值。 说明： 标签值的最大长度为255个字符，标签的值可以包含任意语种字母、数字、空格和_
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。参考测试地址连通性分别根据DWS和Kafka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。
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Elasticsearch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Elasticsearch和Kafka的地址测试队列连通
在sink算子前是否按指定的主键进行分区。 该参数旨在解决多并发写入的场景下且write.mode为upsert时，如果多个子任务中写入sink的一批数据具有不止一条相同的主键，并且主键相同的这些数据先后顺序不一致，就会导致两个子任务在向DWS根据主键获取行锁时发生互锁的问题。 示例 该示
创建一个用户自定义函数。 如果您需要了解创建自定义函数的步骤请参考自定义函数。 语法说明 IF NOT EXISTS 若该函数已经存在，则不会进行任何操作。 LANGUAGE JAVA|SCALA Language tag 用于指定 Flink runtime 如何执行这个函数。目前，只支持 JAVA
标签管理 标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对，它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。如果用户在其他云服务中使用了标签，建议用户为同一个业务所使用的云资源创建相同的标签键值对以保持一致性。 如您的组织已经设定DLI的相关标签策略，则需按照标签
检查DLI队列对应网段是否开放，若没有，则在vpc中添加出方向网段。 在DLI服务找到跨源连接绑定队列对应的网段 图6 查找跨源连接绑定队列对应的网段 在虚拟私有云安全组中查看DLI队列对应的网段是否已配置。 图7 查看vpc中对应安全组中DLI队列对应网段 如果没有配置，则进行添加。 图8
已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog，二是利用Flink来读写Hive的表。Overview
该示例是从Kafka的一个topic中读取数据，并使用Kafka结果表将数据写入到kafka的另一个topic中。 参考增强型跨源连接，根据Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网
SDK列表 类型 说明 队列相关 介绍查询所有队列的Python SDK使用说明。 资源相关 介绍上传资源包、查询所有资源包、查询制定资源包、删除资源包的Python SDK使用说明。 SQL作业相关 介绍数据库相关、表相关、作业相关的Python SDK使用说明。 Spark作业相关
类型 说明 OBS授权 介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java SDK使用说明。 队列相关 介绍创建队列、获取默认队列、查询所有队列、删除队列的Java SDK使用说明。 资源相关 介绍上传资源包、查询所有资源包、查询指定资源包、删除资源包的Java SDK使用说明。 SQL作业相关
用于记录与DLI服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。云审计服务支持的DLI操作列表详见使用CTS审计DLI服务。 关于如何开通云审计服务以及如何查看追踪事件，请参考《云审计服务快速入门》。 创建Flink Jar作业 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“作业管理
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