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如果字段映射顺序不匹配，可通过拖拽字段调整。 如果选择在目的端自动创建类型，这里还需要配置每个类型的字段类型、字段名称。 CDM支持迁移过程中转换字段内容，详细请参见字段转换。 图6 字段映射 单击“下一步”配置任务参数，一般情况下全部保持默认即可。 该步骤用户可以配置如下可选功能： 作业失败重试
理任何服务器，即开即用。支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。
[5, 6, 7] | [25, 36, 49] (3 rows) 利用transform()函数将数组元素转为字符串，无法转换则转为NULL输出，避免报错产生： SELECT transform(prices, n -> TRY_CAST(n AS VARCHAR)
如果字段映射顺序不匹配，可通过拖拽字段调整。 如果选择在目的端自动创建类型，这里还需要配置每个类型的字段类型、字段名称。 CDM支持迁移过程中转换字段内容，详细请参见字段转换。 图7 字段映射 单击“下一步”配置任务参数，一般情况下全部保持默认即可。 该步骤用户可以配置如下可选功能： 作业失败重试
如果字段映射顺序不匹配，可通过拖拽字段调整。 如果选择在目的端自动创建类型，这里还需要配置每个类型的字段类型、字段名称。 CDM支持迁移过程中转换字段内容，详细请参见字段转换。 图6 字段映射 单击“下一步”配置任务参数，一般情况下全部保持默认即可。 该步骤用户可以配置如下可选功能： 作业失败重试
查询参数名和值中： 字母字符不会被编码。 字符 ., -, * 和 _不会被编码。 ASCII 空格字符会被编码为+ 。 所有其他字符都将转换为UTF-8，并且字节被编码为字符串％XX，其中XX是UTF-8字节的大写十六进制值。 select url_encode('http://www
arrow.async FALSE 否 是否支持异步转换 Arrow 格式到 flink-doris-connector 迭代所需的 RowBatch。 doris.deserialize.queue.size 64 否 异步转换 Arrow 格式的内部处理队列，当doris.deserialize
通用队列：支持Spark程序、Flink SQL、Flink Jar作业。 不支持队列类型切换，如需使用其他队列类型，请重新购买新的队列。 管理队列 不支持切换队列的计费模式。 队列不支持切换区域。 创建队列时（非弹性资源池模式的队列），仅支持包年包月队列和按需专属队列选择跨AZ双
是：“window_start”，“window_end”，“window_time”。函数运行后，原有的时间属性 “timecol” 将转换为一个常规的 timestamp 列。 TUMBLE(TABLE data, DESCRIPTOR(timecol), size [, offset
Format 功能描述 Canal是一个 CDC（ChangeLog Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 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
Format 功能描述 Canal是一个 CDC（ChangeLog Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 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
查询源表数据，发现导致问题产生的记录ctr值为1675，整数位（4位）超出所定义的decimal精度（9 – 6 = 3位），导致double转decimal时overflow产生null值，而对应dws表字段为非空导致插入失败。 处理步骤 修改目的表所定义的decimal精度即可解决。
parquet.utc-timezone 否 false Boolean 使用 UTC 时区或本地时区在纪元时间和 LocalDateTime 之间进行转换。Hive 0.x/1.x/2.x 使用本地时区，但 Hive 3.x 使用 UTC 时区。 数据类型映射 目前，Parquet 格式类型映射与
表示永久不失效。 compaction.async.enabled 否 false Boolean 是否开启在线压缩。 true：开启 false：关闭 建议关闭在线压缩，提升性能。但是调度compaction.schedule.enabled仍然建议开启，之后可通过离线异步压缩，执行阶段性生成的压缩plan。
新建的弹性资源池名称，名称只能包含数字、英文字母和下划线，但不能是纯数字，且不能以下划线开头。长度限制：1~128个字符。 说明： 若名称中包含大写字母，将会自动转换为小写字母。 description 否 String 描述信息。长度限制：256个字符以内。 cidr_in_vpc 否 String 虚拟集群关联的vpc
从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 CDC是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP
用户设置的作业并行数目。默认值为“1”。 并行数是指同时运行Flink SQL作业的最大任务数。适度增加并行数会提高作业整体算力，但也须考虑线程增多带来的切换开销。最大并行数不能大于计算单元（CU数量-管理单元）的4倍。 管理单元参数设置详见：manager_cu_number。 checkpoint_enabled
将 nullable 的类型映射到 Avro union(something, null)，其中 something 是从 Flink 类型转换的 Avro 类型。 表2 数据类型映射 Flink SQL类型 Avro类型 Avro逻辑类型 CHAR / VARCHAR / STRING
功能描述 Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON消息。 Flink 支持将 Debezium
从PostgreSQL CDC源表读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 CDC是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP
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