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选择已创建的DLI数据源连接。 资源队列 选择已创建的DLI SQL类型的队列。 数据库名称 选择DLI下已创建的数据库。当前示例为在DLI上创建数据库和表创建的数据库名，即为“testdb”。 表名 选择DLI下已创建的表名。当前示例为在DLI上创建数据库和表创建的表名，即为“tabletest”。
如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 若使用MRS HBase，请在增强型跨源的主机信息中添加MRS集群所有节点的主机ip信息。 详细操作请参考《数据湖探索用户指南》中的“修改主机信息”章节描述。 语法格式 create table hbaseSource (
参考增强型跨源连接，在DLI上根据Doris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。参考“修改主机信息”章节描述，在增强型跨源中增加MRS的主机信息。 设置Doris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Doris的地址测试队
如果使用MRS Doris，请在增强型跨源的主机信息中添加MRS集群所有节点的主机ip信息。 详细操作请参考《数据湖探索用户指南》中的“修改主机信息”章节描述。 集群未启用Kerberos认证（普通模式）。 使用admin用户连接Doris后，创建具有管理员权限的角色并绑定给用户。 注意事项 创建Flink
参考增强型跨源连接，在DLI上根据Doris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。参考“修改主机信息”章节描述，在增强型跨源中增加MRS的主机信息。 设置Doris的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。分别根据Doris的地址测试队列连通性。
当发生故障时，Debezium应用只能保证at-least-once的投递语义。即在非正常情况下，Debezium可能会投递重复的变更事件到Kafka中，当Flink从Kafka中消费的时候就会得到重复的事件。 这可能会导致Flink query的运行得到错误的结果或者非预期的异常。 解决方案：将作业参数 table
通过对等连接建立与其他VPC的网络连接后，用户可以在DLI的租户独享集群中访问所有Flink和Spark支持的数据源与输出源，如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。 自拓展生态 用户可通过编写代码实现从想要的云生态或者开源生态获取数据，作为Flink作业的输入数据。 DLI
json数据类型的数据，输出到日志文件中。 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的队列网段放通。参考测试地址连通性根据Kafka的地址测试队列连通
返回。比较器将使用两个可为空的参数，表示数组的两个可为空的元素。当第一个可为空的元素小于，等于或大于第二个可为空的元素时，它将返回-1、0或1。如果比较器函数返回其他值（包括NULL），则查询将失败并引发错误。 SELECT array_sort(ARRAY [3, 2, 5, 1
下面的表格是基于MySQL手册列出的，描述了各种格式化描述符： 格式化描述符 描述 %a 对应的星期几（Sun .. Sat） %b 对应的月份（Jan .. Dec） %c 对应的月份（1 .. 12） %D 对应该月的第几天（0th, 1st, 2nd, 3rd, ...） %d 对应该月的第几天，数字（01
柱状图和折线图的X轴可为任意一列，Y轴仅支持数值类型的列，扇形图对应图例和指标。 SQL编辑器功能概览 SQL作业参数设置 单击SQL编辑器页面右上方的“设置”按钮。可以设置SQL作业运行参数和作业标签。 参数设置：以“key/value”的形式设置提交SQL作业的配置项。 详细
CTAS建表语句不能指定表的属性。 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。
描述：该函数返回类型为bigint，它提供了count(distinct x)的近似计数。如果所有输入都是null值，则返回0。 此函数所有可能的值相对于正确的值的误差服从近似正态分布，其标准差应小于e。它不保证任何特定输入集的误差的上限。 当前该函数的实现中，e的取值范围为[0.0040625,0.26000]。
OpenTSDB是基于HBase分布式的 ，可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性，可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。 DLI可以通过
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文件内的数据与新增的log中的数据进行合并，需要消耗较高的内存资源，按照之前的表设计
数据库名为ClickHouse集群创建的数据库名称。 connector.table 是 要创建的ClickHouse的表名。 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。 如果建表时不指定该参数，驱动会自动通过ClickHouse的url提取。 如果建表时指定该参数，则该参数值固定为“ru
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，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
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
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，
e和Kafka集群所在的虚拟私有云和子网分别创建跨源连接，并绑定所要使用的Flink作业队列。 设置ClickHouse和Kafka集群安全组的入向规则，使其对当前将要使用的Flink作业队列网段放通。参考测试地址连通性根据ClickHouse和Kafka的地址测试队列连通性。若
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