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连接，打通网络。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink OpenSource作业。 步骤6：发送数据和查询结果：Kafka上发送流数据，在CSS上查看运行结果。 步骤1：创建队列 登录DLI管理控制台，在左侧导航栏单击“资源管理 > 队列管理”，可进入队列管理页面。 在
e.global-job-parameters传入连接数据库需要的url、user、password等参数，获取udf_info表数据后和流数据拼接成json输出。 表2 udf_info表 key value class class-4 SimpleJsonBuild.java
e.global-job-parameters传入连接数据库需要的url、user、password等参数，获取udf_info表数据后和流数据拼接成json输出。 表2 udf_info表 key value class class-4 SimpleJsonBuild.java
PRIMARY KEY。Framework将生成一个额外的有状态操作符，并使用主键对变更事件进行去重，并生成一个规范化的changelog流。 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明 format 是 (none) String 指定使用格式，此处使用'maxwell-json'。
in-progress 状态 Pending：由于指定的滚动策略）关闭 in-progress 状态文件，并且等待提交 Finished：流模式(STREAMING)下的成功的 Checkpoint 或者批模式(BATCH)下输入结束，文件的Pending状态转换为 Finished
in-progress 状态 Pending：由于指定的滚动策略）关闭 in-progress 状态文件，并且等待提交 Finished：流模式(STREAMING)下的成功的 Checkpoint 或者批模式(BATCH)下输入结束，文件的Pending状态转换为 Finished
连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka topic。 upsert-kafka连接器作为 sink，可以消费changelog 流。它会将INSERT/UPDATE_AFTER数据作为正常的Kafka消息写入，并将DELETE数据以value为空的Kafka消息写入（表示对应
sql.aggregate.adaptivePartialAggregationInterval配置的间隔进行分析，当处理的行数到达间隔之后，再计算”已处理的group分组/已处理的行数”，如果比例大于配置的阈值，则认为预聚合效果不好，此时可以直接选择跳过。 升级引擎版本后是否对作业有影响：
PRIMARY KEY。 框架会生成一个额外的有状态算子，使用该primary key来对变更事件去重并生成一个规范化的changelog流。 更新信息请参考Debezium 官方文档。 消费Debezium Postgres Connector产生的数据 如果您正在使用Debezium
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