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为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息（Canal 默认使用 protobuf）。 Flink 支持将 Canal 的 JSON 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如
为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息（Canal 默认使用 protobuf）。 Flink 支持将 Canal 的 JSON 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如
Opensource SQL作业不支持使用DLI提供的connector读写DIS，因此推荐您使用本节操作提供的方法。 Flink 1.15不再推荐使用DIS服务， 建议搭配DMS kafka使用。请参考Kafka connector。 环境准备 已在DLI控制台购买了通用队列。 已购买了DIS通道。开通DIS通道。
提交SQL作业时，返回“unsupported media Type”信息 在DLI提供的REST API中，可以在请求URI中附加请求消息头，例如：Content-Type。 “Content-Type”为消息体的类型（格式），默认取值为“application/json”。 提交SQL作业的URI为：POST
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》。 推荐使用DWS服务自研的DWS Connector。 DWS-Connector的使用方法请参考dws-connector-flink。
INSERT/UPDATE/DELETE 消息编码为 Maxwell JSON 消息，并发送到 Kafka 等外部系统。但是，目前 Flink 无法将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息。因此，Flink 将 UPDATE_BEFORE
外，value为空的消息将会被视作为DELETE消息。 作为sink，upsert-kafka连接器可以消费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 key
int恢复”，并准确配置Checkpoint路径。 图2 开启Checkpoint Flink Checkpoint机制可以保证Flink平台可感知内部状态的精确一致，但对于自定义Source/Sink或者有状态算子，需要合理实现ListCheckpointed接口，来保证业务数据需要的可靠性。
com/v3/auth/tokens 请求消息头 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
确认SMN主题是否已经创建。 如果未创建，请在SMN服务管理控制台创建一个新的主题。 如何自定义SMN主题，请参见《消息通知服务用户指南》中“创建主题”章节。 检查IAM权限。 如果SMN主题已经存在，但仍然提示不存在，请进入统一身份认证服务（IAM），选择对应子账户所在的用户组，确保该
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 key 的消息被删除）。Flink将根据主键列的值对数据进行分区，从而保证主键上的消息有序，因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。 前提条件 确保已创建Kafka集群。
TTPS请求调用，调用方法请参见构造请求。 DLI API中除特殊说明外，通常为同步操作，即响应消息中的“is_success”为请求是否执行成功。 若API为异步操作，可根据响应消息中的“job_id”，执行查询作业状态API，从而获取该异步操作API最终是否执行成功。 同时数
IEF相关API（废弃） 创建IEF消息通道（废弃） 边缘Flink作业状态上报（废弃） 边缘Flink作业Action回调（废弃） IEF系统事件上报（废弃） 父主题： 历史API
模式输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafk
Kafka源表 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 作为 source，upsert-kafka 连接器生产changelog流，其中每
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》。 推荐使用DWS服务自研的DWS Connector。 DWS-Connector的使用方法请参考dws-connector-flink。
创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafk
DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafk
、抛出异常或者保存脏数据。 选择“运行队列”。提交并运行作业。 登录云监控服务CES控制台，在“云服务监控”列表中找到“数据湖探索”服务。在Flink作业中找到目标作业，单击“创建告警规则”。 图6 云服务监控 图7 创建告警规则 DLI 为Flink作业提供了丰富的监控指标，用
参数名称 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 请求消息 无。 响应消息 表2 响应参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success 否 Boolean 请求执行是否成功。“true”表示请求执行成功。
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